В этом примере показано, 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 тепловом шуме от аппаратных компонентов, способствуют шуму в изображении. В этом примере модуль фронтенда реализован с помощью двух блоков фильтра пиксельного потока из Vision HDL Toolbox™. Средний фильтр удаляет шум, и фильтр изображений увеличивает резкость изображения. Пример сравнивает результаты пиксельного потока со сгенерированными блоками полной системы координат из Системы Компьютерного зрения Toolbox™.
Эта модель в качестве примера предоставляет аппаратно-совместимый алгоритм. Можно реализовать этот алгоритм на плате с помощью исходного проекта Xilinx™ Zynq™. Смотрите Повышение четкости изображения с Находящимся в Zynq Оборудованием (Пакет поддержки Vision HDL Toolbox для Xilinx Находящееся в Zynq Оборудование).
Блоки Computer Vision Toolbox работают с целой системой координат за один раз. Блоки Vision HDL Toolbox работают с потоком пиксельных данных, один пиксель за один раз. Блоки преобразования в Vision HDL Toolbox, Системе координат К Пикселям и Пикселям, Чтобы Структурировать, позволяют вам симулировать проекты пикселя потоковой передачи вместе с проектами полной системы координат.
Систему NoiseRemovalAndImageSharpeningHDL.slx показывают ниже.
Следующая схема показывает структуру подсистемы Поведенческой модели Полной Системы координат, которая состоит из основанного на системе координат 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 полной системы координат с теми от обработки пиксельного потока.
Одну систему координат размытого и шумного исходного видео, его de-noised версия после медианной фильтрации и увеличенного резкость выхода после 2D КИХ-фильтрации, показывают слева направо в схеме ниже.
Следующий рисунок показывает 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.
Блок Frame To Pixels преобразует систему координат 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 линий в блоке Frame To Pixels. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием блока Frame To Pixels.
Блок Median Filter используется, чтобы удалить перечный шум и соль. Чтобы узнать больше, обратитесь к странице с описанием блока Median Filter.
На основе коэффициентов фильтра блок Image Filter может использоваться, чтобы размыть, увеличить резкость, или обнаружить ребра восстановленного изображения после медианной фильтрации. В этом примере Фильтр Изображений сконфигурирован, чтобы увеличить резкость изображения. Чтобы узнать больше, обратитесь к странице с описанием блока Image Filter.
Блок Pixels To Frame преобразует пиксельный поток в полную систему координат 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.
Подсистема Верификации, как показано ниже, проверяет результаты модели HDL пиксельного потока по поведенческой модели полной системы координат.
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 Полной Системы координат, которые сгенерировали из Модели HDL Пиксельного Потока.
Проверять и сгенерировать HDL-код сослались в этом примере, у вас должна быть лицензия HDL Coder™.
Чтобы сгенерировать HDL-код, используйте следующую команду:
makehdl('NoiseRemovalAndImageSharpeningHDL/Pixel-Stream HDL Model');
Чтобы сгенерировать испытательный стенд, используйте следующую команду:
makehdltb('NoiseRemovalAndImageSharpeningHDL/Pixel-Stream HDL Model');