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基于FPGA的CLAHE图像增强算法设计
在图像处理领域，对比度受限自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法因其能够有效提升图像局部对比度同时抑制噪声而备受关注。随着FPGA（现场可编程门阵列）技术的快速发展，将CLAHE算法部署到FPGA平台上，不仅能够实现高速并行处理，还能满足实时图像处理的需求。本文将详细介绍基于FPGA的CLAHE图像增强算法的设计思路、实现步骤以及关键代码。
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CEVA和Immervision结成战略合作伙伴，携手发展先进图像增强技术
合作协议包括CEVA提供1,000万美元技术投资以获得Immervision专利广角相机图像处理和传感器融合软件产品的独家许可权，该产品广泛用于监控、智能手机、汽车、机器人和消费产品应用
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基于FPGA的采集卡的图像增强算法应用研究
本文首先对图像采集卡系统的组成、整体方案和可行性进行了论证，然后给出了图像采集卡的硬件设计。用VHDL和原理图结合的方法对FPGA进行编程，实现了图像采集系统的各个功能模块。接下来提出一种采用设计的FPGA卡实现带修改参数的灰度变换图像增强算法，给出算法的详细表达式及其实现的定点化子程序，并且给出了图像算法在FPGA中采用VHDL语言的具体实现。最后，对算法的有效性进行了测试，比较了采用该算法及不采用该算法2种情况下的图像增强效果。
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指纹图像对比度模糊增强算法
摘 要:指纹图像采集过程常会造成对比度不强等非线性失真,基于模糊逻辑的处理方法常用于改善指纹图像质量。研究了模糊特征平面增强算法和基于广义模糊算子的图像增强算法,将两种算法应用于指纹图像对比度增强,并对增
