高斯滤波器算法优化及硬件实现的设计与验证

admin · 发表于 3 天前

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高斯滤波器（Gaussian Filter），由于其对于抑制服从正态分布的噪声非常有效，所以是常见的线性平滑滤波器之一，其用途是信号的平滑处理。对于数字图像的后期应用来说，其噪声是最大的题目，由于误差会累计传递等原因，很多时候会在图像处理的前几步中便使用高斯滤波器，用于得到信噪比(SNR)较高的图像,以达到反应真实信号的目的。与此相关的高斯-拉普拉斯变换，其实就是为了得到较好的图像边缘，先对图像做高斯平滑滤波，剔除噪声，然后求二阶导数，用二阶导数的过零点确定边缘，在计算时也是频域乘积转化为空域卷积。高斯滤波器（Gaussian Filter），由于其对于抑制服从正态分布的噪声非常有效，所以是常见的线性平滑滤波器之一，其用途是信号的平滑处理。对于数字图像的后期应用来说，其噪声是最大的题目，由于误差会累计传递等原因，很多时候会在图像处理的前几步中便使用高斯滤波器，用于得到信噪比(SNR)较高的图像,以达到反应真实信号的目的。与此相关的高斯-拉普拉斯变换，其实就是为了得到较好的图像边缘，先对图像做高斯平滑滤波，剔除噪声，然后求二阶导数，用二阶导数的过零点确定边缘，在计算时也是频域乘积转化为空域卷积。本文首先介绍了高斯滤波器的理论基础，包括高斯滤波器的数学模型，数字电路上实现高斯滤波器的方法，以及影响其滤波性能的各个参数。接下来，对高斯滤波器的数学模型进行优化，给出了优化后的滤波器的设计方案，对设计模块及其时序进行了详细的说明，给出了整体的RTL验证方案，测试方法和结果，特别阐述了如何应用SVA（System Verilog Assertion）对所做的设计进行时序检测，并针对RTL测试平台的搭建和验证环境构筑方法学进行了进一步的讨论。最后，对在设计和RTL验证过程中遇到的题目进行了总结，对数字图像滤波技术未来进行了展望。

高斯滤波器算法优化及硬件实现的设计与验证

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