【摘 要】
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渐晕是拍摄图片时的一种不良反应,具体表现为远离图像中心,亮度径向衰减,在暗光拍摄等场景下尤为明显。针对夜光成像课题组所遇到的视频渐晕问题,本文深入分析了学术界现有的几种渐晕校正算法,其中针对非预定相机,单张图像的渐晕校正算法更适合项目应用场景。但由于算法复杂度较高,在嵌入式平台上运行无法满足视频的吞吐率需求,因此本文设计了图像渐晕校正算法的硬件加速器。本文重点介绍了基于对数强度熵最小化的渐晕校正算
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渐晕是拍摄图片时的一种不良反应,具体表现为远离图像中心,亮度径向衰减,在暗光拍摄等场景下尤为明显。针对夜光成像课题组所遇到的视频渐晕问题,本文深入分析了学术界现有的几种渐晕校正算法,其中针对非预定相机,单张图像的渐晕校正算法更适合项目应用场景。但由于算法复杂度较高,在嵌入式平台上运行无法满足视频的吞吐率需求,因此本文设计了图像渐晕校正算法的硬件加速器。本文重点介绍了基于对数强度熵最小化的渐晕校正算法,并根据算法的特点,设计了硬件加速器的整体框架,随后详细描述了加速器各模块的设计与实现。为满足算法的精度需求并减少硬件资源的消耗,本文设计了扩大收敛域的CORDIC自然对数和除法模块、校正模块、直方图计算模块、参数校验模块、控制器模块等。加速器的工作流程主要分为增益参数迭代和图像亮度校正两个阶段,为了满足设计指标中的吞吐率和延迟需求,在增益参数迭代阶段,对图像下采样以减少算法的运行时间,采样比例为64:1;在图像亮度校正阶段,通过校正模块阵列并行校正像素点。本文还基于三个软件平台,对所设计的硬件加速器进行了详细的测试。测试结果表明,所设计硬件加速器校正性能较优,对渐晕图像PSNR平均提高5.491,SSIM平均提高0.2935;校正1920*1080分辨率的视频时吞吐率达到110帧/s,为指标的7倍;整板功耗4.758W,约为嵌入式平台的40%;所使用硬件资源较少,除LUT资源占用了开发板资源的二分之一,其余资源均占用不足五分之一。测试结果表明所设计加速器的性能达到实际应用要求。
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