【摘 要】
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受雾霾天气影响,户外成像设备采集图像质量下降,对图像后续处理造成很大干扰,图像去雾技术因此受到广泛关注。暗通道去雾算法由于去雾效果显著,逐渐成为国内外研究热点。暗通道去雾算法在软件平台上对图像串行处理,算法复杂度高、实时性低。而FPGA具有并行高速处理、低功耗的优势,为图像实时去雾提供了新的研究方向。本文深入研究了暗通道先验去雾算法,针对当前算法存在halo效应、难实现图像实时性处理的问题,提出了
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受雾霾天气影响,户外成像设备采集图像质量下降,对图像后续处理造成很大干扰,图像去雾技术因此受到广泛关注。暗通道去雾算法由于去雾效果显著,逐渐成为国内外研究热点。暗通道去雾算法在软件平台上对图像串行处理,算法复杂度高、实时性低。而FPGA具有并行高速处理、低功耗的优势,为图像实时去雾提供了新的研究方向。本文深入研究了暗通道先验去雾算法,针对当前算法存在halo效应、难实现图像实时性处理的问题,提出了一种结合降采样和Sobel边缘检测的暗通道去雾算法。首先,加入降采样模块,减少算法运算量;然后,引入Sobel边缘检测,划分不同区域采取不同滤波器大小,获取高质量的暗通道图像,使用行最大值均值作为大气光值,减小偏差;最后,限定边缘区域采取导向滤波细化,减少块状效应,复原图像。基于改进后去雾算法,依托ISE开发平台,构建实时去雾系统框架,通过IIC协议配置OV5640摄像头采集图像,设计SDRAM控制器缓存数据,VGA驱动控制去雾图像显示。结合改进后算法,采用模块化思想设计,提出一种以滤波器选择为主的去雾算法总体设计方案,设计滤波器选择、暗通道图像获取以及复原图像等多个模块的硬件逻辑,重点对滤波器选择部分的实现进行的分析和讨论。最终,整合基于FPGA硬件去雾系统设计,并对系统进行时序分析和约束,上板测试,通过串口读取硬件实时去雾数据,从信息熵、峰值信噪比和平均梯度三个方面进行图像质量评价。对比实验表明,本文提出的基于FPGA的改进暗通道去雾系统,有效改善了去雾图像halo效应,还原出更多细节信息。同时,该系统具有实时性、更大的灵活性和适配度,在目标跟踪、遥感成像等方面具有一定应用价值。
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