圖像去霧算法研究及硬件實現(xiàn).pdf

1、隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展和圖像處理器性能的提升，圖像視頻處理技術(shù)得到不斷的發(fā)展;超大規(guī)模集成電路工藝集成度的提高，圖像傳感器以及顯示器像素點密度隨之增加，使得現(xiàn)代電子產(chǎn)品屏幕的分辨率不斷提高。高處理速度、高分辨率、高壓縮比率成為圖像視頻技術(shù)發(fā)展的趨勢。高質(zhì)量圖像給人們的生活、娛樂、工作帶來了極大的便利，同時也影響著人們的生活方式。作為人類最重要的信息來源，視覺信息的重要性不言而喻，清晰高質(zhì)量的圖像與視頻在信息科學(xué)、交通監(jiān)控、醫(yī)學(xué)、軍事

2、等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用。
　　在霧霾環(huán)境下，景物的反射光線在到達傳感器的路程中，經(jīng)空氣中的懸浮顆粒散射最終導(dǎo)致圖像降質(zhì)。圖像降質(zhì)的表現(xiàn)為畫面整體呈現(xiàn)灰白色，圖像色彩的鮮艷程度和細節(jié)的分辨能力受此影響而降低。
　　在室外交通監(jiān)控等領(lǐng)域，攝像系統(tǒng)經(jīng)常受到惡劣環(huán)境天氣如雨、雪、霧、霾等的影響，受環(huán)境影響而降質(zhì)的監(jiān)控圖像會干擾監(jiān)控人員對錄像中事故場景的分析判斷，因此，對受霧霾等影響而降質(zhì)的圖像進行清晰化處理，具有十分重要的意義。

3、
　　本文以暗通道先驗理論為基礎(chǔ)，分析了暗通道先驗理論的原理，算法特征以及缺陷，并以此為基礎(chǔ)提出了三種暗通道去霧算法的改進方法，分別為:粗糙暗通道圖與輸入圖像灰度圖進行聯(lián)合雙邊濾波的算法，基于引導(dǎo)濾波的暗通道圖細化算法和粗糙暗通道圖的局部細化算法。相較于原算法，改進的算法在復(fù)雜度方面有所改善，能顯著地降低單幅圖像去霧的時間消耗。
　　為滿足各種實時攝像系統(tǒng)去霧的要求，我們將去霧算法整合進攝像機系統(tǒng)的數(shù)字圖像處理模塊中，針對F

4、PGA的硬件結(jié)構(gòu)特點以及數(shù)字圖像處理器的數(shù)據(jù)流特征，我們分析比較了上述各種算法在FPGA平臺上的可實現(xiàn)性，最終選用基于引導(dǎo)濾波的暗通道圖細化算法進行FPGA實現(xiàn)。
　　暗通道去霧算法的FPGA實現(xiàn)主要分為三個模塊:粗糙暗通道圖估計模塊，大氣光估計模塊和暗通道圖細化模塊。在粗糙暗通道圖估計模塊中，我們使用兩個FIFO依次做行最小值計算和列最小值計算，最終得到粗糙暗通道圖;在大氣光估計模塊中，我們將對不同灰度值的統(tǒng)計計算簡化為對灰度區(qū)