多子直方图均衡提升微光图像实时增强与FPGA实现

本文主要探讨了多子直方图均衡在微光图像增强中的应用及其FPGA实现技术。微光图像由于其低对比度和难以识别目标的问题，一直是图像处理领域的重要研究课题。作者提出的多子直方图均衡算法旨在解决这些问题。首先，算法将原始图像的直方图按照面积均匀地划分为四个子直方图，这有助于减少过度增强的现象，防止图像过亮区域失真。 在这一过程中，通过计算每个子直方图的平均像素数量作为阈值，对直方图进行分割，确保增强过程更加精细且控制得当。接着，作者引入尺度因子来调整图像的动态范围，使得增强后的图像既能保留细节又能避免不必要的亮度溢出。每个子直方图独立进行均衡处理，从而实现全局和局部的均衡，提高图像的整体视觉效果。 为了实现这一算法的高效性和实时性，研究者采用Verilog语言在FPGA（现场可编程门阵列）平台上进行了设计。FPGA的优势在于其并行处理能力，能够实现实时图像处理，这对于视频图像增强尤其重要。实验结果显示，该算法能够在硬件上快速处理每一帧图像，处理时延仅为0.45毫秒，满足了实时视频处理的需求。 此外，改进的算法避免了饱和和噪声放大的问题，有效地保留了图像细节，提供了良好的视觉体验。多子直方图均衡结合FPGA技术为微光图像增强提供了一种有效且高效的解决方案，对于提升微光环境下目标识别的性能具有重要意义。关键词包括：图像增强、直方图均衡、微光图像、FPGA以及实时性，这些都反映出研究的核心内容和目标。中图分类号 TP212 和 TP911.73 指定了本文的技术范畴，文献标识码 A 表明该研究符合学术期刊的高质量标准，而 doi 10.3788/CO.20140702.0225 是该论文的唯一标识符，便于读者查找和引用。