Bayer图像无损压缩算法及其FPGA实现

结合Bayer CFA格式图像的特点,提出了一种基于Bayer图像的无损压缩算法,该算法简单高效,可以在无损压缩下取得较高的图像恢复质量,非常适用于遥感图像、医学影像等对图像质量要求很高的场合。在对各种算法进行仿真评估的基础上提出了基于COMS图像传感器IBIS5-A-1300的无损压缩FPGA实现方案,整个结构采用流水线设计,同时用少量行缓存代替传统的大容量存储,节省了存储资源,加快了运算速率,减小了电路规模。经验证明完全满足对Bayer图像实时处理的要求,为后续实时压缩编码和传输提供了有利条件。     

基于彩色CMOS图像传感器的图像压缩预处理系统的设计

结合彩色CMOS图像传感器和Bayer CFA格式图像的特点,提出了一种基于Bayer图像的准无损压缩算法.该算法简单高效,可以在准无损压缩下取得较高的图像恢复质量,非常适用于遥感图像、医学影像等对图像质量要求较高的场合.在对算法进行仿真评估基础上提出了基于COMS图像传感器IBIS5-A-1300的图像压缩FPGA实现方案,整个结构采用流水线设计,同时用少量行缓存代替传统的大容量存储,节省了存储资源,加快了运算速率,减小了电路规模,经验证明完全满足对Ba-yer图像实时处理的要求,为后续实时压缩编码和传输提供了有利条件.     

一种高效的贝尔图像编码方法

提出了一种基于小波高频子带替换的贝尔图像编码方法,所设计的编码器对绿色分量和红、蓝分量分开处理.采用JPEG-LS标准算法对绿色分量近无损压缩,对红、蓝分进行小波变换后,只对压缩低频子带进行压缩.解码端利用绿色分量的高频子带作为红蓝分量高频子带,从而恢复红、蓝分量.在给定失真条件下,与JPEG2000标准算法相比,所设...     

实现拜尔法叶滤过程的自动化控制

简要介绍了当今世界氧化铝生产自动控制过程的特点及中铝山西分公司拜尔法叶滤过程自动控制的现状，系统阐述了利用集散控制系统(DCS)对叶滤工序实施自动化改造的途径和手段，并对其实施效果进行了总结和评价。     

采用湿式氧化法脱除铝酸钠溶液中硫的研究

鉴于铝酸钠溶液中S2-使得铁的含量增加而影响氧化铝的品位,研究采用往高压釜内通入氧气的湿式氧化法脱除拜耳液中的S2-的工艺。首先探索各种因素对S2-去除率的影响,然后对湿式氧化法转化硫化物的规律和机理进行探讨。研究结果表明:湿式氧气氧化法S2-的去除率受釜内起始平衡氧气压力、反应温度、反应时间的影响;较适宜的操作条件是:反应温度为200℃,氧气压力为3.0 MPa,S2-的浓度为31.2 mmol/L,此时S2-的去除率为99%;在高温高压下,铝酸钠溶液中的S2-大部分被氧化为SO42-,进行的是深度氧化,只有少部分S2-被氧化为硫代硫酸根、亚硫酸根及硫的其他形态;影响S2-氧化为SO42-的因素主要是反应温度和氧气压力,当温度高达260℃、氧气起始平衡压力达到1.0 MPa时,就有98%以上的S2-被氧化为SO42-。     

使用CO2对拜尔法赤泥脱钠的无害化工艺

通过使用CO2脱钠实验对拜尔法赤泥脱钠无害化工艺进行探讨,以脱钠率为研究指标,分析反应温度、反应时间、固液比、CO2气流量和赤泥粒度5个因素对脱钠率的影响。研究结果表明,合理的脱钠工艺参数为：反应温度25℃、反应时间100min、固液比1/5、CO2气体流量0.8L/min和细磨的赤泥粒度;该工艺下的脱钠率为76.12%,残余Na2O含量为2.5%,NaHCO3溶液浓度约为4%。相比传统工艺,该处理工艺简单,经该工艺处理赤泥浆pH值由10.2降至7.1,实现了赤泥无害化,又降低了温室气体CO2排放,并可进行回收NaHCO3,有利于资源的循环利用。     

富高岭石型铝土矿化学脱硅新工艺及其机理

针对富高岭石型铝土矿,首次提出了采用化学脱硅的工艺路线.研究了二氧化硅平衡溶解度与氧化铝质量浓度的变化关系,以及碱液浓度、温度和脱硅时间对矿石预脱硅率的影响.结果表明,在Na₂O质量浓度为230g·L^-1的碱溶液中,90℃化学脱硅90min,脱硅率可达70%,铝土矿的铝硅比由4.97提高到8.5以上;矿石预脱硅过程有钠硅渣的生成,导致了矿石脱硅率的降低和碱的损失;矿石中高岭石转变成钠硅渣并不会降低脱硅精矿的有效铝硅比.     

Bayer格式图像压缩方法及FPGA实现

单片CCD或CMOS传感器数字相机采用CFA获得彩色图像信息。在分析Bayer格式图像特殊性的基础上,讨论了Bayer图像的几种压缩方法,提出了用色度空间和频域误差等多种方法评价压缩算法性能的方法,这些方法较全面地反映了算法的性能差异并为合理选择提供了依据。最后,提出了一种算法的FPGA实现方案,经验证其性能满足设计要求。     

一种基于压缩感知的图像去马赛克算法

文中提出了一种基于分块压缩感知的图像去马赛克算法.该算法首先将Bayer色彩滤镜阵列采样值等效为压缩感知理论中感知矩阵采样所得的压缩数据.其次通过结合Bayer色彩滤镜阵列自身特点训练分块稀疏字典.最后在训练所得稀疏字典的基础上利用分块压缩感知重构算法便可精确重构出Bayer色彩滤镜阵列采样结果.由于训练所得稀疏字典能有效降低与Bayer色彩滤镜采样阵列之间的相关性,因此文中所提出的图像去马赛克算法能有效对单一Bayer色彩滤镜阵列采样值进行重构.通过实验验证表明：新的图像去马赛克算法明显优于传统插值算法,重构所得彩色图像在去除假色影响的同时能完整保留原始图像的细节信息.     

基于邻近插值法还原Bayer RGB的FPGA实现

图像传感器在采集每一个像素时仅采集它的R、G、B其中一种颜色分量的强度信息.在彩色数字图像系统中,需对传感器图像进行实时处理和颜色插值.邻近插值算法的时间复杂度和空间复杂度都较小,可以通过流处理实现,这使得它容易在FPGA上实现且节省硬件资源.在进行硬件实现之前首先通过MATLAB对邻近插值法的还原效果进行验证.硬件设计中使用移位寄存器连接FIFO的架构,并使用标准Verilog代码编写实现,最终用Modelsim仿真验证设计.