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基于FPGA的高动态范围图像融合技术研究
摘要：
高动态范围图像融合技术可以在不同曝光条件下获取到的图像中提取更多的信息，并将这些信息进行融合，从而获得更加真实、自然的图像。FPGA作为一种高性能的可编程逻辑器件，在高动态范围图像融合技术中有着广泛的应用。本文介绍了相关的理论知识和技术背景，并以FPGA为硬件平台，对高动态范围图像融合技术进行了深入的研究，通过实验验证本文的方法在图像融合方面的有效性。
关键词：高动态范围图像融合、FPGA、多尺度变换、小波变换、图像融合
1.绪论
高动态范围图像融合技术是一种通过提取不同曝光时间下的各种细节信息，以及融合这些信息来构造一张高质量、高动态范围的图像的技术。
FPGA（Field-ProgrammableGateArray，现场可编程门阵列）是一种可编程逻辑设备，与传统的ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，专用集成电路）相比，FPGA具有很强的可编程性和灵活性，能够快速适应各种应用场景。
本文研究基于FPGA的高动态范围图像融合技术，内容包括高动态范围图像融合的基本原理和实现方法、FPGA的基础知识以及如何使用FPGA实现高动态范围图像融合。
2.高动态范围图像融合的基本原理和实现方法
2.1多尺度变换
多尺度变换技术是高动态范围图像融合中常用的一种图像处理方法。多尺度变换将原始图像分解成多个尺度，每个尺度都是一组分辨率不同的图像，从而使得分析和处理变得更加方便。
在多尺度变换中，通常使用离散小波变换（DiscreteWaveletTransform，DWT）将原始图像分解成多个分辨率级别的图像，然后对分解后的图像进行滤波和采样。通过对各个分解层进行融合，最终合成得到一张高动态范围的图像。
2.2图像融合
图像融合是将两个或多个来源不同但有相关关系的图像进行合并，以获得一个比单个图像更清晰、更具信息量的图像。在高动态范围图像融合中，通常将两个或多个不同曝光条件下的图像融合成一张高质量的图像。
图像融合技术包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。在像素级融合中，对于两个输入图像中的每个像素，都会根据一定的规则进行加权平均或选择。在特征级融合中，会对输入图像进行预处理，提取包括颜色、纹理、边缘等在内的一些特征，然后进行加权融合。在决策级融合中，只需要根据一些约束条件，在多个输入图像中选择哪个像素进行输出即可。
3.FPGA的基础知识
3.1FPGA的基本结构
FPGA是由大量的可编程逻辑单元（LogicElement，LE）组成的，每个LE可以执行基本的逻辑操作或存储一定的数据。多个LE通过可编程连线（SwitchingMatrix）进行连接，形成可以实现复杂逻辑电路的FPGA。
3.2FPGA开发过程
FPGA开发通常由设计、仿真、综合、布局布线和下载等步骤组成。其中，设计是必不可少的第一步，需要使用HDL（HardwareDescriptionLanguage）编写硬件描述，如Verilog，VHDL等。仿真是为了验证设计的正确性，可以使用类似ModelSim等仿真工具进行验证。综合将HDL代码转换为FPGA可以理解的数据结构，其中包括逻辑综合和物理综合，逻辑综合将HDL代码转换为门级电路，物理综合将门级电路转换为物理元素。布局布线将物理元素放置在指定的FPGA器件中，并将它们连接成所需的电路。下载是将生成的bit文件下载到FPGA器件中，实现设计的最终目标。
4.使用FPGA实现高动态范围图像融合
将高动态范围图像融合技术应用于FPGA开发中，可以大大提高图像融合速度和质量。这种技术可以并行处理，不需要外部缓存，可以在单个时钟周期内实现复杂操作，使得FPGA的性能得到了充分的发挥。
4.1系统设计
FPGA实现高动态范围图像融合的系统设计包括多尺度变换和图像融合两个部分。多尺度变换使用的是离散小波变换，将原始图像分解成多个分辨率级别的图像，从而实现了对于图像的多尺度分析。图像融合使用基于像素级的融合方法，对于每个输入图像中的像素，都根据一定的规则进行选择和加权平均，从而实现了高动态范围图像的融合。
4.2系统实现
首先，对于输入的两个不同曝光条件下的图像，需要进行预处理，包括图像缩放和灰度化处理。然后将两张图像进行离散小波变换，分别得到多个分辨率级别的图像。
接下来对于分解后的每个尺度图像进行图像融合，进行像素级融合。在像素级融合中，采用简单的加权平均法对数据进行合并。最终得到的图像是两张原始图像按照一定的规则加权平均得到的高动态范围的图像。
5.实验与结果分析
本文使用XilinxFPGA平台进行实验，通过仿真和实际测试进行验证。实验结果表明，所提出的高动态范围图像融合技术能够快速处理高清晰度的图像，同时获得更加真实、自然的