Удаление шума и повышение четкости изображения

Этот пример показывает, как реализовать модуль фронтенда проекта обработки изображений. Этот модуль фронтенда удаляет шум и увеличивает резкость изображения, чтобы обеспечить лучшее начальное условие для последующей обработки.

Объект не в фокусе приводит к размытому изображению. Мертвые или застрявшие пиксели на камере или видео датчике или тепловых помехах от аппаратных компонентов, способствуют шуму в изображении. В этом примере модуль фронтенда реализован с помощью двух блоков фильтра пиксельного потока от Vision HDL Toolbox™. Средний фильтр удаляет шум, и фильтр изображений увеличивает резкость изображения. Пример сравнивает результаты пиксельного потока со сгенерированными блоками полного кадра от Системы Компьютерного зрения Toolbox™.

Структура примера

Блоки Computer Vision System Toolbox работают с целым кадром за один раз. Блоки Vision HDL Toolbox работают с потоком пиксельных данных, один пиксель за один раз. Блоки преобразования в Vision HDL Toolbox, Кадре К Пикселям и Пикселям, Чтобы Структурировать, позволяют вам моделировать проекты пикселя потоковой передачи вместе с проектами полного кадра.

hdlcoder_medianimagefilter.slx систему показывают ниже.

Следующая схема показывает структуру подсистемы Поведенческой модели Полного Кадра, которая состоит из основанного на кадре Среднего Фильтра и 2D КИХ-Фильтра. Как упомянуто прежде, средний фильтр демонтирует шумовой и 2D КИХ-Фильтр, сконфигурирован, чтобы увеличить резкость изображения.

Подсистема модели HDL Пиксельного Потока содержит реализацию потоковой передачи среднего фильтра и 2D КИХ-фильтра, как показано в схеме ниже. Можно сгенерировать HDL-код от Подсистемы модели HDL Пиксельного Потока.

Подсистема Верификации сравнивает результаты обработки полного кадра с теми от обработки пиксельного потока.

Один кадр размытого и шумного исходного видео, его de-noised версия после средней фильтрации и увеличенного резкость вывода после 2D КИХ-фильтрации, показывают слева направо в схеме ниже.

Источник изображения

Следующие данные показывают подсистему Источника изображения.

Блок Image Source импортирует полутоновое изображение, затем использует блок MATLAB function под названием Размытость, и Добавьте Шум, чтобы размыть изображение и ввести шум соли-и-перца. Функция IMFILTER использует 3х3 ядро усреднения, чтобы размыть изображение. Шум соли-и-перца введен путем вызова IMNOISE (я, 'соль & перец', D) команда, где D является шумовой плотностью, заданной как отношение объединенного количества соли и перечных пикселей к общим пикселям в изображении. Это значение плотности задано Шумовой Плотностью постоянный блок, и это должно быть между 0 и 1. Подсистема Источника изображения выводит 2D матрицу полного образа.

Кадр к пикселям: генерация пиксельного потока

Блок Frame To Pixels преобразовывает кадр полного образа в пиксельный поток. Номер поля компонентов определяется к 1 для входа полутонового изображения, и поле Формата видео составляет 240 пунктов, чтобы совпадать с тем из источника видеосигнала. Шаг расчета Источника видеосигнала определяется продуктом Общих пикселей на строку и Общих видео строк в блоке Frame To Pixels. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием блока Frame To Pixels.

Модель HDL пиксельного потока

Блок Median Filter используется, чтобы удалить перечный шум и соль. Чтобы узнать больше о блоке Median Filter, обратитесь к документации.

На основе коэффициентов фильтра блок Image Filter может использоваться, чтобы размыть, увеличить резкость, или обнаружить ребра восстановленного изображения после средней фильтрации. В этом примере Фильтр Изображений сконфигурирован, чтобы увеличить резкость изображения. Чтобы узнать больше о блоке Image Filter, обратитесь к документации.

Пиксели, чтобы структурировать: преобразование пиксельного потока Назад к полному кадру

Блок Pixels To Frame преобразовывает пиксельный поток в полный кадр путем использования сигналов синхронизации. Номер поля компонентов и поля Формата видео Пикселей, Чтобы Структурировать определяется в 1 и 240 пунктах, соответственно, чтобы совпадать с форматом источника видеосигнала.

Проверка проекта обработки пиксельного потока

Подсистема Верификации, как показано ниже, проверяет результаты модели HDL пиксельного потока по поведенческой модели полного кадра.

Пиковый сигнал к шумовому отношению (PSNR) вычисляется между ссылочным изображением, и поток обработал изображение. Идеально, отношение должно быть inf, указав, что выходное изображение от соответствий Поведенческой модели Полного Кадра, которые сгенерировали из Модели HDL Пиксельного Потока.

Сгенерируйте HDL-код и Проверьте его Поведение

Чтобы сгенерировать HDL-код, используйте следующую команду:

makehdl('hdlcoder_medianimagefilter/Pixel-Stream HDL Model');

Чтобы сгенерировать испытательный стенд, используйте следующую команду:

makehdltb('hdlcoder_medianimagefilter/Pixel-Stream HDL Model');