FPGA驱动的实时多目标图像直方图增强算法及其性能提升

本文主要探讨了如何利用FPGA（现场可编程门阵列）技术实现一种实时图像增强算法，针对复杂背景下的多目标图像处理。该算法的核心思想是基于直方图的自适应增强，它通过动态调整自适应直方图窗口，确定合适的高低阈值。这种方法首先通过灰度线性变换，对图像的像素强度进行调整，接着应用等间距密度均衡，以改善图像的对比度和细节显示。 在图像视频处理过程中，FPGA的并行处理能力和流水线技术被充分利用。FPGA的并行特性使得算法能够同时处理多个像素，极大地提高了处理速度。在每秒处理50帧的780x582像素的12位可见光图像时，实现了真正的实时性能。这种实时增强方法的一大优势在于，它能根据前一帧图像的直方图信息，自动适应后续帧的增强，避免了传统直方图均衡和平台直方图均衡可能导致的灰度断层问题，从而保证了图像的质量提升。 论文的研究结果显示，该算法在增强图像对比度方面表现出色，显著提高了图像的整体视觉效果。这不仅适用于军事、安全监控等需要实时处理高分辨率图像的领域，也适用于其他需要实时图像增强的工业和消费电子应用。通过将直方图处理与FPGA的硬件加速结合，本文的工作为实时图像处理提供了一个高效且精确的解决方案。 这篇研究论文介绍了如何通过FPGA技术改进实时图像增强算法，提升了图像处理的效率和质量，对于那些需要实时、高质量图像处理的场景具有重要的实际价值。