Algoritmos de tempo real para melhoramento de imagens capturadas no espectro do infravermelho projetados para síntese em FPGA

• Autor(a) principal: Rotava, Lucas
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-21012016-143940/
• topic: Câmera térmica; FPGA; FPGA; Image processing; Imagem térmica; Infrared imaging; Processamento de imagens; Thermal camera

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagens para câmeras térmicas, com o objetivo de sintetizá-los em FPGA. Existem diversas aplicações para imagens térmicas nas áreas médica, de segurança e industrial, por isso o conhecimento e o desenvolvimento de câmeras térmicas são de interesse para a academia e para a indústria. Por consequência, o desenvolvimento de algoritmos que tratem as imagens também representa importante papel. Os algoritmos implementados neste trabalho são: correção de não uniformidade (NUC); substituição de pixels defeituosos, ou bad pixels, (BPR); redução da resolução de cor com realce de contraste; e filtro espacial para realçar detalhes da imagem, chamado de filtro de nitidez. Os três primeiros são algoritmos importantes devido à características dos detectores e de câmeras térmicas, já o filtro de nitidez foi proposto para melhorar a visualização de objetos nas imagens. Com os algoritmos simulados em Matlab foram feitas medidas de contraste e de MTF das imagens de saída, e os resultados obtidos para os algoritmos de realce de contraste e de nitidez mostraram que eles são adições importantes ao conjunto de algoritmos básicos para câmeras térmicas, já que, para alguns casos, o realce de contraste aumentou em mais de 50% a medida de contraste da imagem, em comparação com o algoritmo anterior, e o filtro de nitidez proporcionou valores de MTF até duas vezes maiores. Os algoritmos de NUC e BPR apresentaram os resultados esperados, corrigindo a imagem recebida do detector. As imagens utilizadas eram de 640×512 pixels processadas em uma taxa de 30 fps, e dessa forma optou-se pelo FPGA para a síntese dos algoritmos, sendo possível realizar os processamentos paralelamente contando com a característica de alto throughput inerente a estes componentes. Os algoritmos implementados em FPGA apresentaram desempenho superior aos requisitos mínimos de tempo para o sistema utilizado, sendo perfeitamente capazes de processar o vídeo de entrada em tempo real.