FPGA在交通视频去雾系统中的应用——高速实时处理设计

"基于FPGA的交通视频快速去雾系统的设计与实现" 本文主要探讨了如何设计和实现一个基于Field Programmable Gate Array (FPGA) 的交通视频快速去雾系统，以解决雾天环境下交通监控视频图像质量下降的问题。在这样的环境中，雾气会严重影响图像的清晰度，降低视觉监控的效果，因此开发高效快速的去雾系统显得尤为重要。 系统设计中，首先采用SDRAM作为实时图像数据的缓冲存储器，以便于后续处理。在图像处理阶段，系统基于亮度分量（如Y通道）来估计传播图，这是去除雾气的关键步骤。传播图能够描述图像中各像素点的透射率，是大气散射模型的基础。通过分析和计算，可以估算出每个像素点在雾天条件下的原始清晰度。 接着，该系统利用FPGA的并行计算能力，根据大气散射模型对图像进行复原。大气散射模型通常假设光线在大气中的散射遵循朗伯定律，通过反向散射过程重建原始图像。在FPGA上实现这一模型，可以大大提高去雾的速度，确保系统在PAL制式640x480彩色图像下能以60帧/秒的速度运行，满足实时性的需求。 实验结果显示，该系统在不牺牲视频质量的前提下，能够有效地去除雾气，显著改善图像的清晰度。这对于交通监控、道路安全以及自动驾驶等领域的应用具有重要意义。此外，文章还提供了相应的引用格式，方便其他研究者引用该工作。 基于FPGA的交通视频快速去雾系统结合了FPGA的并行处理优势和大气散射模型，实现了高效实时的图像去雾，对于提升雾天条件下交通监控系统的性能具有实际价值。这种设计方法可以为未来类似的硬件加速图像处理任务提供参考。