提升实时处理效率：联合双边滤波算法的VLSI硬件架构设计

資源摘要信息: 本论文深入探讨了"即时的积分直方图基准之联合双边滤波算法分析与设计"这一主题，由国立交通大学电子工程学系电子研究所硕士生许博雄撰写，在指导教授张添烜博士的指导下完成。论文针对实时图像处理领域中广泛应用的双边滤波和联合双边滤波算法提出了优化方案，尤其是在处理需要实时性和低运算复杂度、内存需求的应用时，这些问题尤为突出。 双边滤波算法以其对噪声抑制、色调调整以及立体视觉应用等的强大能力而闻名，甚至在MPEG标准中也有所体现。然而，尽管积分直方图方法能够在快速算法中加速计算，但在实时处理场景下，其较高的运算复杂度和内存占用问题依然存在。因此，论文的研究目标是通过硬件实现，特别是通过提出三种创新的内存减量方法来解决这些问题。 首先，动态更新方法是核心创新之一，它在运行过程中采用算法逐列扫描的方式，边计算边更新，从而减少了内存的需求。这种方法允许算法在保持计算效率的同时，降低内存占用，提高了系统的实时响应能力。 其次，论文还探讨了条状切割方法，这是一种针对图像数据结构的优化策略，通过将数据分割成更小的条带进行处理，进一步减少内存使用，并使得计算可以并行化，提高硬件执行效率。 最后，积分起点位移方法是一种针对积分直方图操作的优化技术，通过对积分的起点进行调整，减少了不必要的计算，从而降低了整体的运算复杂度。 整个研究旨在设计一个高效的硬件架构，该架构集成了这些记忆体减量策略，旨在为实时积分直方图基准的联合双边滤波算法提供一个实用且性能优越的实现。通过这种方式，论文不仅解决了当前算法在实时处理中的挑战，也为未来的VLSI设计提供了有价值的技术参考。这份硕士论文于2010年8月提交，对电子工程领域尤其是图像处理方向的工程师和技术人员具有重要的理论和实践意义。