"本文深入探讨了DSP在图像处理中的应用,特别是图像的边缘提取和超分辨率图像复原技术。通过对传统插值方法的分析,提出了一种新的基于图像边缘的插值算法,旨在改善图像边缘的效果。同时,文章还研究了去噪方法,提出了一种结合中值滤波和小波软阈值的混合去噪策略,以提高图像清晰度和测量精度。此外,论文还详细阐述了在硬件平台上实现超分辨率算法的过程,并针对单晶硅的非接触测量进行了实验,验证了算法的有效性和实用性。最后,作者对工作进行了总结,并对未来的研究方向给出了建议。关键词包括:超分辨率复原、自适应图像插值、小波变换、滤波去噪和算法优化。"
图像处理是数字信号处理(DSP)的一个重要领域,特别是在高分辨率图像的处理中。高分辨率图像因其丰富的细节信息而对后续的图像处理工作至关重要。然而,实际获取的图像往往由于各种因素如成像设备质量、光照条件等导致分辨率较低,这使得图像处理面临挑战。超分辨率图像复原技术就是为了提升低分辨率图像的质量,它在嵌入式机器视觉系统中扮演着重要角色。
本文首先概述了图像超分辨率复原技术的研究背景和现状,讨论了灰度变换、二值化、插值放大、滤波去噪和小波变换等基本处理步骤,并区分了超分辨率复原与图像恢复、图像增强和图像融合的不同之处。其中,插值技术是复原过程的关键,传统的线性插值方法如理想插值、最近邻插值、双线性插值和四点双三次插值虽有广泛应用,但它们在处理图像边缘时存在不足。为此,作者提出了一种新的基于图像边缘的插值算法,其目标是降低算法复杂度,同时保持或提升图像边缘的质量。
图像噪声的去除是另一个重要环节。文中比较了几种常见的去噪方法,如中值滤波和小波阈值去噪,并结合两者提出了一种混合方法,以期在保留图像细节的同时减少噪声干扰,确保后续的测量精度。
在硬件实现方面,文章详细描述了超分辨率算法的实验仿真过程,并将其应用于单晶硅的非接触测量,结果证实了所提算法的实用性和有效性。此外,对算法进行了优化,进一步提高了性能。
总结全文,作者不仅贡献了一种创新的插值算法和去噪策略,还在实际硬件平台上验证了这些技术,为图像处理和测量领域的实践提供了有价值的参考。最后,作者对未来的图像处理技术发展提出了前瞻性的建议,强调了持续优化和创新的重要性。