[ca] Les imatges no sempre són obtingues en òptimes condicions. Contrast, rang dinàmic o il·luminació poden ser factors que facin no possible la obtenció de tota la informació del món real. Diverses tècniques treballen en aquesta àrea per intentar millorar la qualitat de la informació que podem obtenir de les imatges. La millora del contrast és una de les tècniques més comunes en el pre-processat d'imatges per resoldre aquest tipus de problemes. El procés més habitual per aconseguir millorar el contrast de les imatges és l'equalització de l'histograma. Utilitzant aquesta equalització sorgeix el problema de que no només el senyal útil és amplificat, el soroll també queda amplificat. Establir un procés de filtrat pas-baix és una manera efectiva per eliminar el soroll generat i obtenir una millora del contrast de gran qualitat amb una quantitat de soroll reduït. A pesar d'això, s'ha d'anar amb compte per no eliminar informació important de la imatge. Per tant, un bon algorisme de classificació de píxels és necessari per eliminar el soroll sense destruir la imatge. Diferents mètodes de classificació s'han presentat durant els anys. En aquesta tesi, una millora d'un d'aquests mètodes és proposada. El seu objectiu és actuar sobre imatges amb un gradient severament degradat. Una primera classificació dels píxels és feta, basada en la informació estadística de els valors en la escala de grisos de la imatge. Després d'una primera classificació, l'agrupació de píxels és corregida posant un llindar sobre els valors del gradient per obtenir una classificació final. Aquests grups divideixen la imatge en dues regions: homogènia i no homogènia. Un conjunt de màscares son generades a partir d'aquests grups, les quals son utilitzades pels filtres per eliminar el soroll i protegir el senyal útil. Els resultats de les simulacions, els quals són subjectius segons l'observació, demostren una millor protecció en els contorns dels objectes a les imatges, cosa que porta a un millor reconeixement d'objectes i canvis en la imatge. Després de la presentació de l'algorisme, una implementació sobre FPGA és proposada utilitzant codi VHDL. El sistema s'ha dividit en 3 grans blocs, segons les principals funcionalitats dels sistema: equalització de la imatge, classificació dels píxels i filtratge selectiu. Cadascú d'aquests blocs principals també ha estat dividit en blocs més petits amb funcionalitats més específiques, utilitzant la metodologia top-down bottom-up.

[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.