本科毕业论文（设计）：基于SOPC的视频降噪系统的研究与硬件设计.doc

1、Q260046902 专业做论文西南科技大学毕业设计（论文）题目名称：基于 SOPC 的视频降噪系统的研究与硬件设计年 级： 本科 专科学生学号： 学生姓名： 指导教师： 学生单位：信息工程学院 技术职称：副教授学生专业：电子信息工程 教师单位：信息工程学院西 南 科 技 大 学 教 务 处 制西南科技大学本科生毕业论文 I基于 SOPC 的视频降噪系统的研究与硬件设计摘要：图像的复原技术对于人们提取有用信息起到了关键作用。图像降噪技术属于图像复原技术。现在的降噪技术有均值滤波、维纳滤波、中值滤波、小波降噪法等。现在，降噪技术考虑的更多的是图像处理系统的实时性，而用 FPGA 器件对图像进行处

2、理，则解决了系统的实时性问题。基于 FPGA 的可编程片上系统（SOPC）在设计上的灵活性和运算高速性的特点，有利于实现整个系统。在设计时，选用中值滤波算法对图像进行处理，核心算法的实现则通过 VHDL 语言实现的。在 SOPC Builder 下添加 PIO、JTAG UART、EPCS 等组件，并生成系统。整个系统是由一个CPU 进行控制的，这个 IP 软核是从 Nios中调用的，并结合软件进行调试。该系统是基于 Stratix器件中的 EP2S30F484C3 芯片，占用了 39%的系统资源。通过对各个模块及系统的调试，可以证明系统处理的速度是比较理想的。关键词：图像处理；降噪技术；中值

3、滤波；SOPC西南科技大学本科生毕业论文 IIThe Research and Hardware Design of Video Noise Reduction System Based on SOPCAbstract: Image recovery technology plays a key role in extracting useful information. The image noise reduction technology belongs to image recovery technology. Now, the technology of image noise re

4、duction includes mean filter, Wiener filter, median filter, noise reduction algorithm based the wavelet and so on.Nowadays, noise reduction technology is looked upon as a key technology for real-time image processing system, and processed images with FPGA devices will solve the problem of real-time

5、application. The SOPC technology based on FPGA, which has the advantage of flexibility and high speed, is favorable for realizing the entire system. In the design, the median filter is chose to process images. The key algorithm is achieved through the VHDL. The function modules such as PIO, JTAG UAR

6、T and EPCS are intercalated in SOPC Builder, and then the system is generated. The design of the whole system is controlled by the CPU component, which is a soft IP core called Nios II and debugged combining software. The system is implemented in the EP2S30F484C3 FPGA chip and the system occupies on

7、ly 39% of the FPGA resources. Through debugging the various modules and the system，it proves that the speed of system is relatively satisfactory. Key words：Image process, Technology of noise reduction, Middle filter, SOPC西南科技大学本科生毕业论文 III目 录第 1章 绪论 11.1 题目背景 11.2 图象处理的应用展望 31.3 课题的目的及意义 41.4 论文的主要内容

8、 5第 2章 SOPC 技术介绍 62.1 SOPC 技术简介及实现方式 62.1.1 SOPC 技术简介 62.1.2 SOPC 技术实现的方式 62.1.3 SOPC 系统开发流程 72.2 Quartus 的介绍 7 2.3 硬件语言的介绍 8 第 3章 降噪方案介绍、比较及选择 113.1 均值滤波 113.2 维纳滤波 123.3 标准中值滤波 123.4 图像小波域滤波 133.5 基于图像锐化和平滑的滤波技术 133.5.1 LUM 平滑器 133.5.2 LUM 锐化器 143.5.3 LUM 滤波器 153.6 几种算法的比较及选择 153.7 中值滤波与 LUM 滤波器的仿

9、真 16第 4章 中值模块的 FPGA实现 184.1 中值滤波模块的设计 184.1.1 33 模板生成模块 184.1.2 中值滤波模块 20第 5章 系统建立及在 SOPC中的模块搭建 235.1 系统的设计 23西南科技大学本科生毕业论文 IV5.2 系统的实现 235.2.1 组件的选择 235.2.2 片上系统的实现 305.3 顶层文件的建立 32第 6章 功能模块及系统的仿真和调试 346.1 功能模块的仿真 346.1.1 深度为 254 的 FIFO 的调试 346.1.2 33 模板生成模块的功能验证 346.1.3 中值选取模块的调试 366.2 系统的调试及功能仿真

10、376.3 处理结果及分析 38结论 39致谢 40参考文献 41西南科技大学本科生毕业论文1第 1章 绪 论1.1 题目背景图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进

11、实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者 7 号在1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972 年英国 EMI 公司工程

12、师 Housfield 发明了用于头颅诊断的 X 射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的 CT（Computer Tomograph）。CT 的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975 年EMI 公司又成功研制出全身用的 CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979 年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类做出了划时代的贡献。 与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、

13、前景远大的新型学科。 随着图像处理技术的深入发展，从 70 年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到西南科技大学本科生毕业论文2这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是 70 年代末 MIT 的Marr 提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自

14、己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。图像处理主要研究的内容有以下几个方面：(1) 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。(2) 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的

15、技术。(3) 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“ 降质模型“ ，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。(4) 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，

16、但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。西南科技大学本科生毕业论文3(5) 图像描述 图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 (6) 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征

17、提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 1.2 图像处理的应用展望图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面：（1）航天航空技术方面 数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用，除JPL 对月球、火星照片的处理之外，另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中。图像在空中先处理（数字化编码）成数字信号存人

18、磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。（2）生物医学工程方面数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛，且很有成效。除了 CT 技术之外，还有一类是对医用显微技术的处理分析，如染色体分析、癌细胞识别等。此外，在 X 光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用

19、图像处理技术。西南科技大学本科生毕业论文4（3）通信工程方面当面通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的流媒体通信。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达 100M/s 以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。（4）工业工程方面在工业工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，它大大提高了工作效率，如自动装配线中质量检测，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些恶性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的

20、是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的面貌，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。（5）军事公安方面在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统和模拟训练系统等；公安方面主要用于指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别就是图像处理技术成功应用的例子6。（6）文化艺术方面的应用 目前这类应用有电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制

21、和修复、运动员动作分析和评分等等。目前正在形成一门新的艺术计算机美术。（7）其它方面的应用 数字图像处理技术已经渗透到社会生活的各个领域，如地理信息系统中二维、三维电子地图的自动生成、修复等；教育领域各种辅助教学系统研究、制作中；流媒体技术领域等等。1.3 课题的目的及意义 由于视频降噪是属于图像处理中的图像增强和复原技术，由于近年来数字图像的广泛应用，所以视频降噪也是当前研究的热点问题之一。而本课题主要研究的是视频降噪算法的研究，并提出自己的算法。在图像采集和传输过程中，信号常常会受到随机噪声的干扰。因而破坏了图像像素间的结构、纹理、内容等方面的相关性。使得图像失真，并且难于压缩、识别和理解

22、。因此，在大多数图像应用场合都需要西南科技大学本科生毕业论文5降低图像中的噪声，使图像恢复本来的面目。由于低层的图像预处理算法处理的数据量大，用一般的软件来实现会比较慢，而且对于一些实时性要求比较高的系统，如视频图像实时处理系统,处理速度往往是要考虑的关键要素,因为一旦速度跟不上,实时性也就无从谈起。针对图像预处理阶段运算结构比较简单的特点，所以硬件实现是可以满足这个要求的。这也是现在图像处理领域的热点问题之一。1.4 论文的主要内容全文的主要内容共分为六章，分别为：第一章 绪论。综合介绍了图象处理的背景、应用展望，以及课题选择的目的和意义。第二章 SOPC 技术介绍。首先介绍了 SOPC 技术及实现的方式，然后介绍试验中所需要用到的软件 Quartus的设计流程，最后介绍了硬件描述语言 VHDL。第三章 方案介绍、比较及选择。首先介绍几种典型的降噪方法，并比较它们的优缺点，然后按照其优缺点进行选择，从中选出自己的方案。第四章 中值滤波的硬件实现。先介绍了中值滤波实现的总体框架，再具体介绍了框架中各个组件的功能及实现。第五章 在 SOPC 中建立系统。先对组件进行选择并生成系统，然后再将生成的片上系统于硬件实现的滤波块进行连接，建立顶层文件。第六章 功能模块与系统的仿真。先对各个模块进行仿真，然后再对系统进行仿真。