摘要: 在电子化、信息化快速发展的时代中，图像处理技术在医学、航空航天、交通、智能制造以及工业控制等领域得到广泛应用。图像锐化作为图像处理技术中的重要分支，主要的作用是突出图像的边缘细节信息、提升图像的综合质量。但传统的图像锐化方法在提升... 展开 在电子化、信息化快速发展的时代中，图像处理技术在医学、航空航天、交通、智能制造以及工业控制等领域得到广泛应用。图像锐化作为图像处理技术中的重要分支，主要的作用是突出图像的边缘细节信息、提升图像的综合质量。但传统的图像锐化方法在提升图像质量的同时也放大了噪声信息，难以把握质量与噪声等其他干扰的平衡。因此，本课题针对上述问题，提出基于分数阶导数的反锐化掩膜融合算法，旨在解决现阶段图像锐化方法存在的问题，并利用FPGA搭建的硬件平台快速完成图像锐化。 本文主要研究内容分为四个板块：传统图像锐化方法研究及仿真验证、图像锐化融合方法研究及仿真验证、基于分数阶导数的反锐化掩膜方法研究及其仿真验证、图像锐化算法的硬件实现。传统图像锐化研究过程中，对基于微分、频域滤波等常见的图像锐化理论原理、实际操作实现的逻辑步骤完成了详细的分析解读，并通过Matlab对各方法进行仿真验证。同时结合图像锐化的评价指标（主观评价与客观评价）进行综合性评估，总结分析出传统方法在图像锐化应用过程中存在的各种问题以及在哪些方面具备优势。 基于此，结合多方法融合的思想，提出了多方法融合的图像锐化算法。将传统的中值滤波、均值滤波、导向滤波分别与反锐化掩膜算法进行融合，形成基于图像滤波的反锐化掩膜融合算法。通过Matlab对三种融合的图像锐化方法分别进行仿真验证、结合评价指标整体评估，并与通过传统方法实现的图像锐化形成对比。最终发现，滤波算法与反锐化掩膜融合后的方法在图像锐化的实施过程中整体表现更优。然而在噪声的抑制和内部细节纹理上仍存在问题。 综合分析所有仿真结果，提出基于分数阶导数的反锐化掩膜算法。通过分数阶导数估计图像的高频分量，应用反锐化掩膜增强低频分量。经仿真验证发现，相较于其他两类算法，此方法能够更好地保留图像的细节信息，并且在去除噪声和模糊方面表现更好，符合设计的预期。 图像锐化方法的硬件实现是将前文表现较优的图像锐化方法与FPGA硬件模块进行深度结合。以FPGA可编程逻辑控制器为中心，充分考虑其普适性与成本，结合分数阶导数反锐化掩膜算法的特点，设计数据采集、缓存、内存管理等硬件模块，构建图像锐化的硬件平台，实现基于分数阶导数的反锐化掩膜图像锐化算法，形成了从图像信息采集到图像处理、显示的全链路，促进图像锐化的快速化发展。 收起