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剖析FPGA灰度直方图线性拉伸

FPGA之家 来源:记忆面包呀 作者:记忆面包呀 2021-07-02 10:37 次阅读

工程师社群

直方图线性拉伸相对于直方图均衡化来说就更好理解一些了,即用线性变化将灰度直方图较窄的部分拉伸至整个区间,增强整幅图像的对比度。

线性拉伸的效果如下图所示,可以看出图像对比度有所改善,保留了直方图基本的轮廓,同时将直方图范围拉伸至0~255。

算法也比较容易理解,f(x,y)为输入图像,得到输出图像g(x,y)

be11c76a-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.png

其中A和B可以分别定义为图像的最小灰度值与最大灰度值,即

be1d80f0-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.png

但是实际应用中并不会直接采用上述的A和B,这是由于图像中可能存在噪声的原因。想象如果图像中存在几个纯白点(255)和纯黑点(0),那么拉伸后的效果就无法达到预期。

因此我们人为的设定两个阈值Thr_Min和Thr_Max,拉伸系数A,B定义如下:

be2b8880-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.jpg

其中∑H(k)为灰度直方图累计和。下图更直观的表示了A和B的取值,Thr_ Min和Thr_Max是蓝色部分的面积。

be46fdae-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.png

图 2 A,B系数的定义

系统框架

be7b6ecc-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.jpg

图 3 直方图线性拉伸系统框架

上图可以看出,前半部分的直方图统计电路和上篇均衡化完全一样,只是对后半部分的电路做了些修改。计算直方图线性拉伸后的像素值的步骤如下:

1. 统计第一帧图像的灰度直方图

2. 计算直方图累计和

3. 由阈值Thr_Min和Thr_Max算出拉伸系数A,B

4. 第二帧图像灰度值带入公式计算后输出

和直方图均衡化一样,这里我们不考虑帧缓存的问题,也就是前一帧的A,B作为当前帧A,B来使用。

代码分析

A,B系数的计算

hist_cnt为计算出的累计和(与直方图均衡化中的求法一样),当累计和大于阈值的时候,记录下此时累计和对应的地址out_pixel[8:1](即灰度值),作为我们的拉伸系数A,B,同时设置取得系数标志get_max或get_min为1。最后要在第二帧累计和到来时,清零A,B及get标志。

beb9b696-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.jpg

2. B-A的计算

取得系数B后(get_max=1),即可计算出B-A 。

becfaae6-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.png

3. f(x,y)-A (第一级流水)

当f(x,y)小于系数A时,直接令f(x,y)-A=0;当f(x,y)大于系数B时,直接令f(x,y)-A=B-A。

bef2b4c8-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.png

4. [f(x,y)-A ]*255 (第二级流水)

bf151e50-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.png

5. [f(x,y)-A ]*255/(B-A) (第三级流水)

bf25299e-dadb-11eb-9e57-12bb97331649.png

实验结果

有没有觉得这两幅图并没有什么差别,小编也纳闷了很久。之前有提到过噪声可能对直方图线性拉伸的影响。

可以看出直方图线性拉伸需要人为的调整阈值的大小,才能达到理想效果。而直方图均衡化则不需要。

编辑:jq

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