基于阈值和边缘检测的暗通道去雾算法 FPGA 实现

"暗通道先验去雾算法的改进及FPGA实现-论文" 本文主要讨论了针对暗通道先验去雾算法的一种改进方法，并探讨了其实现在FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）上的可能性。暗通道先验是一种广泛应用于图像去雾的技术，其基本原理是认为在大多数图像的局部区域，至少有一个颜色通道存在非常暗的像素，这些暗像素可以被解释为没有受到大气散射影响的部分，即透射系数较高的区域。 首先，传统的暗通道先验去雾算法通常会寻找图像中每个像素的最暗像素值作为透射系数的估计，然后结合全局大气光来恢复清晰图像。然而，这种方法可能会在处理图像边缘和复杂纹理区域时出现不足，导致去雾效果不理想或计算效率低下。因此，论文提出了一种改进策略，即通过阈值比较独立求解R、G、B三个通道的全局大气光，这可以更精确地反映不同颜色通道的散射特性，从而提高去雾质量。 其次，为了提高处理速度，论文还提出将图像分为边缘部分和非边缘部分，采用不同的处理方式。对于图像边缘，由于其复杂的结构，可能需要更精细的处理；而对于非边缘部分，可以采取更快的算法来获取透射系数，这样可以显著提高计算效率，满足实时处理的需求。 实验结果显示，经过改进后的算法在FPGA上实现了高速运算，能够在毫秒级别完成图像去雾，不仅恢复了清晰图像，而且极大地提升了处理速度。这为实时去雾系统的设计提供了有效且可靠的方案，特别是在需要高速处理的场合，如自动驾驶、无人机监控等领域，具有重要的应用价值。 该论文的核心贡献在于两方面：一是对暗通道先验去雾算法的改进，通过阈值比较和通道独立处理优化了大气光估计和透射系数的计算，提高了去雾效果；二是实现了该改进算法的FPGA硬件加速，大大缩短了处理时间，使其能够适应实时图像处理的需求。这种结合理论优化和硬件实现的策略，为未来图像处理领域的高速实时算法设计提供了新的思路。