數(shù)碼相機數(shù)字圖像處理研究

1、 endEdgeJnhancing T(clk,start,reset,pic in,pic_out;/調(diào)用邊界增強主程序endmodule4.4實驗結(jié)果本論文使用Active HDL5.1軟件對此邊界增強系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果如圖4.44-8所示。從波形圖的輸出結(jié)果來看,系統(tǒng)無論在功能上還是在時序上都完全符合這種新型邊界增強算法的要求。 圖4.4預(yù)處理仿真波形圖 圖4.5計算差值仿真波形圖 圖4.6判斷權(quán)值仿真波形圖圖4.7權(quán)值矩陣求和仿真波形圖圖4.8亮度均衡及溢出處理仿真波形圖 我們可以通過一些直觀的例子,將這種新型邊界增強算法和傳統(tǒng)算法的處理效果進(jìn)行比較。選擇四幅高清晰數(shù)字圖像,相當(dāng)

2、于數(shù)碼相機拍攝過程中所要拍攝的實際景物。按照上文提到的系統(tǒng)測試方法第一步對這些圖像進(jìn)行處理,得到的亮度值相當(dāng)于數(shù)碼相機數(shù)字圖像模塊中經(jīng)過色空問變換后的Y通道數(shù)據(jù)流。然后分別采用新型算法和傳統(tǒng)算法對這些亮度數(shù)據(jù)流進(jìn)行邊界增強運算。再將運算結(jié)果按照系統(tǒng)測試第三步進(jìn)行圖像還原。還原后的彩色圖像與原圖像在亮度Y上的PSNR(峰值信噪比比較如下:文件名稱傳統(tǒng)算法新型算法優(yōu)化15.56%表4.1傳統(tǒng)邊界增強算法與新型算法PSNRY比較可以看出,新型邊界增強算法與傳統(tǒng)算法相比,在PSNR Y的數(shù)值上有了15.56%的提升,其優(yōu)化效果是非常明顯的。同時,經(jīng)過這種新型邊界增強算法處理過的數(shù)字圖像,與經(jīng)傳統(tǒng)算法處

3、理的圖像相比,不但清晰度更高,而且在圖像生動性和色彩艷麗柔和方面也具有更佳的表現(xiàn)?？梢曅孕Ч容^下: a、原圖LeShan.JPgb、經(jīng)Bayer轉(zhuǎn)抉和色彩內(nèi)插后的效果 c、采用傳統(tǒng)算法的處理效果d、采用新型算法的處理效果圖4.9傳統(tǒng)算法與新型算法的可視性效果比較1 o、原圖Woman small.bmp c、采用傳統(tǒng)算法的處理效果b、經(jīng)Bayer轉(zhuǎn)換和色彩內(nèi)插后的效果d、采用新型算法的處理效果圖4.10傳統(tǒng)算法與新型算法的可視性效果比較236 a、原圈MonkeyJPgb、經(jīng)Bayer轉(zhuǎn)換和色彩內(nèi)插后的效果 采用傳統(tǒng)算法的處理效果d、采用新型算法的處理效果圖4.11傳統(tǒng)算法與新型算法的可視性效果比較3 a、原圈Bag.jpg e、采用傳統(tǒng)算法的處理效果b、經(jīng)Baye