【摘 要】
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CMOS图像传感器在采集图像过程中会引入各种噪声,严重影响视觉效果和后续的图像处理工作。针对噪声问题,通常的解决办法是对图像进行预处理。图像预处理技术一般包括图像滤波、边缘提取等技术。本文首先介绍了CMOS传感器成像原理,并对其工作过程中引入的噪声进行分析。然后针对图像预处理中的图像平滑滤波方法和边缘检测方法进行说明,并指出了当中不足之处。并根据CMOS图像噪声的特点,对传统算法加以改进。分别提出
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CMOS图像传感器在采集图像过程中会引入各种噪声,严重影响视觉效果和后续的图像处理工作。针对噪声问题,通常的解决办法是对图像进行预处理。图像预处理技术一般包括图像滤波、边缘提取等技术。本文首先介绍了CMOS传感器成像原理,并对其工作过程中引入的噪声进行分析。然后针对图像预处理中的图像平滑滤波方法和边缘检测方法进行说明,并指出了当中不足之处。并根据CMOS图像噪声的特点,对传统算法加以改进。分别提出了CMOS图像坏点剔除方法、基于边缘检测的图像滤波方法、基于灰度变换的图像增强方法、基于人眼视觉特性的边缘检测方法。并针对改进的算法,使用MATLAB进行仿真,检验了算法性能。为了满足图像预处理过程的实时性要求,本文使用FPGA平台,对改进的图像预处理方法进行了模块化和流水线式的逻辑设计,并通过逻辑仿真,验证了设计的正确性。最后介绍了全参考的图像评价方法,对试验结果展开评价。试验证明,本文方法可以有效提高CMOS图像质量,经处理过后的图像峰值信噪比提升了1.47dB,并且根据符合人眼视觉特性的二值化阈值得到细化二值图像,精确确定了图像边缘位置信息。对于实时性要求较高的CMOS图像预处理设计,具有一定参考价值
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