基于FPGA图像去模糊的并行FFT算法研究

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随着拍照设备的广泛普及和数码相机功能的发展,图像处理技术发展迅速,应用领域也愈来愈广,几乎涵盖了天文、地理、医学、生活等各方面。然而,相机在拍摄的过程中,常常会因为一些意外的因素使拍摄的图像出现模糊,导致所拍摄到的图像有用信息无法分辨。图像去模糊就是帮助人们解决图像模糊问题的技术,因为广泛的需求,最近成为数字图像处理中最热门的课题之一。图像去模糊一般有空间域方法和频域方法,其中的频域方法是通过将空域图像做FFT变换到频域内进行处理,是现在图像去模糊研究的热点。简单的运动模糊图像,由于线性移不变系统基本保持不变,图像在频域中表现的信息比较明显,通过radon变换和倒谱分析可以提取其中的PSF信息。本文选择运动模糊图像进行频域处理研究,并提出一种基于运动模糊图像频谱图的二值化图估算点扩散函数(PSF)的方法。实验结果证明,利用估计出的PSF,结合经典图像复原方法能恢复得到较高质量的图像。因为基于FFT算法实现的模糊图像频域变换是图像去模糊过程中很重要的底层算法,图像处理中的很多关键应用,多是借助基于FFT的频域变换处理实现。本文选择研究了基于FPGA(现场可编程门阵列)的并行FFT算法实现方法,其中基于硬件系统并行性特点,利用Xilinx FPGA IP核,设计出算法执行效率较高的基于FPGA的FFT实现方案,实现了基于流水线结构的FFT并行处理,大大提高了FFT算法的运算速度,减少所需的计算时间,达到了加快FFT运算速度的目的。用Matlab和ModelSim工具进行仿真,结果表明,设计能够在保证一定运算精度的同时有效提高运算速度,对于今后基于硬件完成算法并进而做基于FPGA的实时图像处理有一定的参考价值。
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