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基于FPGA的CLAHE圖像增強算法設計
在圖像處理領域，對比度受限自適應直方圖均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法因其能夠有效提升圖像局部對比度同時抑制噪聲而備受關注。隨著FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）技術的快速發(fā)展，將CLAHE算法部署到FPGA平臺上，不僅能夠實現(xiàn)高速并行處理，還能滿足實時圖像處理的需求。本文將詳細介紹基于FPGA的CLAHE圖像增強算法的設計思路、實現(xiàn)步驟以及關鍵代碼。
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CEVA和Immervision結成戰(zhàn)略合作伙伴，攜手發(fā)展先進圖像增強技術
合作協(xié)議包括CEVA提供1,000萬美元技術投資以獲得Immervision專利廣角相機圖像處理和傳感器融合軟件產(chǎn)品的獨家許可權，該產(chǎn)品廣泛用于監(jiān)控、智能手機、汽車、機器人和消費產(chǎn)品應用
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基于FPGA的采集卡的圖像增強算法應用研究
本文首先對圖像采集卡系統(tǒng)的組成、整體方案和可行性進行了論證，然后給出了圖像采集卡的硬件設計。用VHDL和原理圖結合的方法對FPGA進行編程，實現(xiàn)了圖像采集系統(tǒng)的各個功能模塊。接下來提出一種采用設計的FPGA卡實現(xiàn)帶修改參數(shù)的灰度變換圖像增強算法，給出算法的詳細表達式及其實現(xiàn)的定點化子程序，并且給出了圖像算法在FPGA中采用VHDL語言的具體實現(xiàn)。最后，對算法的有效性進行了測試，比較了采用該算法及不采用該算法2種情況下的圖像增強效果。
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指紋圖像對比度模糊增強算法
摘 要:指紋圖像采集過程常會造成對比度不強等非線性失真,基于模糊邏輯的處理方法常用于改善指紋圖像質(zhì)量。研究了模糊特征平面增強算法和基于廣義模糊算子的圖像增強算法,將兩種算法應用于指紋圖像對比度增強,并對增
