【技术实现步骤摘要】
本专利技术以图像去噪领域算法bm3d为切入点，实现bm3d在软件和硬件层面的双重优化，达到算法的最佳效果和最短耗时，首先关注到bm3d算法的缺点，即块匹配的耗时和精度问题，图片细节纹理的保存问题，对于图片纹理细节的保存，本专利技术提出了一种改良后的canny算子边缘检测作为输入图像的第一步实施，在原有的canny算子边缘检测的前提下，改良了它第一步的滤波手法，这里改成形态滤波，使亮暗更加明显，边缘得以突出，同时在第四步双值滤波部分改成以最小类内方差和最大类间方差确定的单阈值，更加准确地确定边缘的信息。同时在边缘检测之后，本专利技术采用sfcm算法对图片平坦区域进行类划分，方便之后的块匹配进行有效区域搜索，同时减少搜索块次数，有效减少耗时同时提高精度，算法改良后对整体进行硬件化，对耗时尤为严重的块匹配和协同滤波模块进行硬化，在硬件的角度对其延时进行严格把控，同时因为计算量巨大，本专利技术提出了一种并行计算的硬件结构去尽可能加快速度，同时在最后的三维正逆变换和硬阈值滤波处合理插入流水线，资源复用，达到面积和速度的最佳情况，在硬件的基本运算单元上，比如乘法器，加法器...
【技术保护点】
1.一种软硬件综合优化的BM3D图像去噪算法和硬件电路设计方法，包括算法层次的聚类分析和边缘检测、硬件电路的并行计算和3维正逆变换。其特征在于：
2.由权利要求1所述的选择SFCM算法优化原算法，其特征在于：
3.由权利要求1所述的选择Canny算子进行边缘检测优化原算法，其特征在于：
4.由权利要求3所述的Canny算子边缘检测进行部分优化，其特征在于：
5.由权利要求1所述的BM3D硬件电路，其特征在于：
6.由权利要求5所述的BM3D硬件电路中基本运算模块的优化，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种软硬件综合优化的bm3d图像去噪算法和硬件电路设计方法，包括算法层次的聚类分析和边缘检测、硬件电路的并行计算和3维正逆变换。其特征在于：
2.由权利要求1所述的选择sfcm算法优化原算法，其特征在于：
3.由权利要求1所述的选择canny算子...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯建华，王然，崔博文，齐观平，张宇浩，陈宇航，李鹏龙，鹿树萱，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：
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