使用面积和功率主管的三声分类器实现修改后的最小-最大中间波器的VLSI实现,用于图像消噪
Chrishia Christudhas1, Annis Fathima2
1School of Electronics Engineering, Vellore Institute of Technology, Chennai, Tamil Nadu, India.
Scientific reports
|November 20, 2024
概括
这项研究引入了一种改进的图像无色化方法,使用修改的最小-最大中位数 (MMM) 过器和Tritonic分类器. 这种新的方法有效地消除了冲动噪声,并提高了实时图像处理效率.
科学领域:
- 数字图像处理是数字图像处理.
- 硬件和软件的整合是硬件和软件的整合.
- 实时系统实时系统.
背景情况:
- 图像噪声显著降低了图像质量和细节.
- 传统的denoising方法往往侧重于检测和过,而不是像素定位.
- 高效的实时图像处理需要强大的降噪技术.
研究的目的:
- 提出一种用于冲动噪声去除的新型图像消噪方法.
- 通过有效地定位和过损坏的像素来增强实时图像处理.
- 提高图像处理系统中的硬件资源利用率.
主要方法:
- 一个修改的最小-最大中位数 (MMM) 过器用于冲动消除噪声.
- 一个Tritonic分类器通过比较三个输入值来定位损坏的像素.
- 使用ZedBoard Zynq套件和Vivado工具进行硬件合成.
主要成果:
- 拟议的方法在过之前有效地定位杂的像素.
- 特里托尼分类器尽量减少对比器数量进行分类.
- 综合结果显示,与现有方法相比,面积改善27%,功率改善16.23%.
结论:
- 拟议的消噪方法在消除噪声和像素定位方面提供了卓越的性能.
- 整合MMM过器和Tritonic Sorter可以提高实时图像处理效率.
- 该方法在硬件资源利用和功耗方面显示出显著的改进.
