xilinx 暑期学校项目(一) 简单介绍

文章目录

• 项目内容
• 大概内容
• 维纳滤波
• 实现方法

项目内容

本次我们选的课题是——基于PYNQ-Z2的失焦图像去模糊系统

其项目的github地址如下
github地址

大概内容

我们根据一些文献资料得知当成像点不在焦平面上时，其点会扩散成半径为r的模糊圆盘，有
$r/r_0 =(|v_0-v|)/v$r/r0​=(∣v0​−v∣)/v

模糊可以视为原图像和点扩散图像的卷积

$h(x,y)=1/(2πσ^2 ) exp⁡[(-(x^2+y^2))/(2σ^2 )]$h(x,y)=1/(2πσ2)exp⁡[(−(x2+y2))/(2σ2)]

如果能够确定散焦图像和模糊算子，可以通过解卷积求出其原图像。
一些相关内容可以参考高斯模糊与图像失焦，附Python代码实现

维纳滤波

维纳滤波是基于最小均方误差准则下的最佳线性滤波方法，是寻找一个使统计误差函数最小时，最接近原图f的估计值。

$\hat F (u,v)=[\frac{1}{H(u,b)} \frac{ |H(u,v)|^2}{(|H(u,v)|^2+k)}]G(u,v)$F^(u,v)=[H(u,b)1​(∣H(u,v)∣2+k)∣H(u,v)∣2​]G(u,v)

其中G是模糊图像的频域，H是点扩散函数的频域形式，在k很大时其可以等效为匹配滤波器，选用合适的k可以恢复原物图f。

实现方法

整个系统的大概流程如下

实际上我们进行的主要工作都放在了通过HLS生成能够进行2维fft操作以及矩阵操作的IP核心。