FPGA在數(shù)字圖像處理中的應用與研究.pdf

1、圖像作為人們從客觀世界獲取信息的主要來源，其清晰程度對所獲取信息的充分性和準確性起著決定性的作用，尤其在交通、軍事等領域內對圖像質量的要求越來越高。如何準確評價圖像質量一直廣為學術界所關注。
　　論文簡要的分析了圖像質量評價方法中常采用的均方誤差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和邊緣峰值信噪比（EPSNR）的原理，指出：由于均方誤差和峰值信噪比均為基于噪聲層面的誤碼計算，且未能結合人類視覺系統(tǒng)的特性，所以無法成為可信的評價方法，

2、而邊緣峰值信噪比對于不同圖像以及不同位置的錯誤還不夠敏感。
　　為了使邊緣峰值信噪比值更加逼近人的主觀感受，論文給出了一種基于最小均方誤差的邊緣峰值信噪比算法的改進方案。通過建立神經網絡模型來求最優(yōu)多項式權值的辦法將邊緣峰值信噪比轉化為圖像質量度量值（IQM），在理論上，圖像質量度量值是與人主觀平均意見得分（MOS）相一致的。
　　最后，在QuartusⅡ上利用LPM庫中的宏功能塊實現(xiàn)了邊緣峰值信噪比算法的改進方案，通過計算