基于FPGA的低资源高效并行条纹噪声去除算法

本文主要探讨了红外图像中常见的条纹噪声问题及其对图像质量和后续分析的影响。条纹噪声通常由传感器缺陷、数据采集过程中的干扰等因素造成，这在红外成像中尤为显著。作者针对这一问题，提出了一个基于现场可编程门阵列(FPGA)的高效并行条纹噪声去除算法，该算法旨在在低资源利用率下实现。 论文首先深入分析了条纹噪声的形成原因，并对比了一些现有的条纹噪声去除方法，如基于滤波器的方法和局部统计方法。这些传统方法虽然在一定程度上能减少噪声，但可能存在处理速度慢、资源消耗大或者无法有效抑制高频噪声等问题。 作者所提出的算法主要基于最稳定的窗口条纹去除法，结合平均补偿原理和像素行之间的相关特性。该方法利用相邻行像素间的平均差异来表征噪声，通过FPGA的并行计算能力优化处理流程，提高了算法的实时性和效率。这种方法的优势在于能够有效地识别和去除条纹噪声，同时保持较高的图像保真度，尤其适合于实时或嵌入式应用中资源有限的环境。 实验结果表明，这种基于FPGA的高效并行条纹噪声去除算法能够在保持图像质量的前提下，显著降低噪声水平，且在实际应用中具有良好的性能和较低的硬件资源消耗。这对于红外图像处理领域，特别是对于那些对实时性和资源优化有高要求的应用场景来说，具有重要的实用价值。因此，该算法为红外图像的预处理提供了一个新的解决方案，有望推动红外图像处理技术的发展。