FPGA驱动的图像自动增强算法：实时与嵌入式实现

本文主要探讨了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像自动增强算法的设计与实现。图像灰度分布不均匀是影响图像质量的关键因素，在空间场景成像中尤为明显，表现为图片中的某些区域过亮或过暗。为了提升图像质量并满足空间应用载荷对实时性和嵌入式平台可实现性的要求，作者提出了一个针对FPGA优化的解决方案。 该算法的核心思想是利用分段线性变换方法，通过对视频图像的灰度直方图进行动态区间划分，通过K均值聚类技术，建立分段函数系数与直方图之间的量化关系。这种关系允许算法自动计算出合适的线性变换系数，从而实现对图像的自适应增强。这种方法不仅解决了灰度分布不均的问题，还考虑到硬件性能，采取了高效的并行流水线结构设计，将处理过程分解为一系列并行操作，以实现FPGA上的硬件处理系统。 实验仿真和实际成像结果显示，基于FPGA的硬件系统表现出优秀的实时性能和较强的适应性，无论面对何种空间场景，都能提供良好的图像处理效果。这表明该算法在实际应用中具有广阔的应用前景，特别是在航天遥感领域，可以提高图像的质量，支持空间设备对复杂环境下的数据采集和分析。 文章关键词包括图像增强、FPGA和航天遥感，反映出研究者关注的是如何将高性能的硬件平台（FPGA）与图像处理算法相结合，以解决空间环境下图像处理的挑战。整个研究对于提升空间图像处理能力，推动航天遥感技术的发展具有重要意义。