[en] Sometimes pictures are not taken in the optimal conditions. Contrast, dynamic range or illumination can be factors which makes a taken capture not have all the information from the real world. Several techniques work in this area, in order to improve the quantity of information we can obtain from images. Contrast enhancement is one of the most common techniques of image pre-processing to solve this kind of problems. The most common used process to achieve the contrast enhancement is histogram equalization. However, when equalizing an image, not only signal is enhanced but noise do it too. Setting a low pass filtering process is an effective way to remove the generated noise and have high quality contrast enhancement with low noise. Although some caution has to be taken in order to not removing the important information. Therefore, a good pixel classification algorithm is necessary to remove the noise without destroying the necessary signal. Several classification methods have been presented in the past. In this thesis, an improvement of one of those pixel classification algorithms is proposed. It aims to images with severely degraded gradient signal. A first coarse classification of the pixels is done based on the statistical information of the image gray level values. After the coarse classification the pixel grouping is corrected with gradient thresholding to obtain a fine pixel classification. These pixels divides the image in two regions: edge and flat region. A set of masks based on the groups are generated to have discriminative filters which removes the noise and protects the signal. The simulation results, by subjective observation, demonstrates a better protection of the edges in the image, which leads to a better recognition of objects and changes in the image. After the algorithm exposition, an FPGA implementation is proposed using VHDL. The system has been divided in 3 big blocks according to the main functionalities of the system: image equalization, pixel classification and discriminative filtering. Each of these main blocks have been also divided in smaller blocks with more specific functionalities, following a top-down bottom-up methodology.

[es] Las imágenes no siempre se obtienen en condiciones optimas. Contraste, rango dinámico o iluminación pueden ser factores que hagan no posible la obtención de toda la información del mundo real. Distintas técnicas trabajan en esta área para intentar mejorar la calidad de la información que podemos obtener de las imágenes. La mejora del contraste es una de las técnicas más comunes en el pre-procesado de imágenes para resolver este tipo de problemas. El proceso más común para conseguir mejorar el contraste de las imágenes es la ecualización del histograma. Utilizando esta ecualización surge el problema de que no sólo la señal útil es amplificada, el ruido también queda amplificado. Establecer un proceso de filtrado paso-bajo es una manera efectiva para eliminar el ruido generado i obtener una mejora del contraste de gran calidad con una cantidad de ruido reducido. A pesar de esto, se debe ir con cuidado para no eliminar información importante de la imagen. Por lo tanto, un buen algoritmo e clasificación de píxeles es necesario para eliminar el ruido sin destruir la imagen. Diferentes métodos de clasificación se han presentado a través de los años. En esta tesis, una mejora de uno de estos métodos es propuesta. Su objetivo es actuar sobre imágenes con un gradiente severamente degradado. Una primera clasificación de los píxeles es hecha, basada en la información estadística de los valores en la escala de grises de la imagen. Después de una primera clasificación, la agrupación de píxeles es corregida, estableciendo un lindar sobre los valores del gradiente para obtener una clasificación final. Estos grupos dividen la imagen en dos regiones: homogénea i no homogénea. Un conjunto de mascaras son generadas a partir de estos grupos, los cuales son utilizados por los filtros para eliminar el ruido y proteger la señal útil. Los resultados de las simulaciones, los cuales son subjetivos según la observación, demuestran una mejor protección en los contornos de los objetos en las imágenes, cosa que lleva a un mejor reconocimiento de objetos y cambios en la imagen. Después de la presentación del algoritmo, una implementación sobre FPGA es propuesta utilizando código VHDL. El sistema se ha dividido en 3 grandes bloques, según las principales funcionalidades del sistema: ecualización de la imagen, clasificación de los píxeles i filtrado selectivo. Cada uno de estos bloques principales también ha estado dividido en bloques más pequeños con funcionalidades más específicas, utilizando la metodología top-down bottom-up.