图像复原技术的实时应用

图像复原技术的实时应用

图像复原技术是一种通过利用退化过程的先验知识，来恢复已被退化图像的本来面目。这项技术在图像处理领域中，一直是最重要和最基本的研究课题之一，具有很强的理论价值和工程应用价值。

实时处理场合的需求

在实际应用中，特别是在实时图像处理场合，需要能够快速有效地复原图像的技术。这要求复原算法不仅要能够有效地去除图像噪声，还要能够在保证复原质量的同时，实现快速的处理速度。

快速复原算法的研究方向

为了满足实时处理场合的需求，研究工作主要基于快速复原算法和高速实现两个方向展开。针对快速复原算法，研究了常见的降质模型和快速复原算法，并针对离焦和G类降质模型进行了分析，论证了此类降质对于自解卷积降质估计(SeDDaRA)算法的有效性。此外，还研究了基于概率模型的图像盲复原算法，分析了代表性算法MIA(乘性迭代算法)的原理和特点，并提出了改进性的迭代模型。

FPGA和GPU平台的应用

为了进一步提高图像复原算法的速度，研究者利用了FPGA平台实现了图像去雾电路，并研究了用高级语言进行FPGA设计的开发工具ImpluseC，有效地利用了FPGA的资源，较好地解决了浮点运算和时序设计问题。此外，还研究了OpenCL技术，利用GPU平台提高图像复原算法的速度。通过对GPU在存储层次上进行了分析，探究了PCIE和GPU传输带宽的瓶颈，以及存储器访问的方式，进而找到了影响OpenCL程序性能的关键。然后在分析两步式快速迭代复原算法的基础上，总结了该算法的特点，并对算法的计算模块进行了拆解，在AMD7400平台和通用的小型化GPU平台上找到了快速有效的实现方式。通过充分利用GPU的计算资源，算法有效移植到了GPU平台，两种平台对算法进行加速后，分别能够获得6倍和30倍的可观加速比。

结论

综上所述，图像复原技术的实时应用涉及到多个方面的研究和实践。通过对快速复原算法、FPGA和GPU平台的深入研究和应用，可以在保证复原质量的同时，实现快速的图像复原，满足实时图像处理场合的需求。随着硬件技术的不断发展和完善，相信图像复原技术在实时应用领域的表现将会越来越好。