FPGA驱动的交通监控视频实时去雾系统设计与高速性能

该研究论文主要探讨了"基于FPGA的交通视频快速去雾系统的设计与实现"。针对雾天交通监控视频图像因雾气影响导致的画质下降和信息提取困难，作者提出了一种创新解决方案。系统的核心设计围绕FPGA（Field-Programmable Gate Array）架构展开，利用其并行运算能力强和逻辑资源丰富的优势，实现了对PAL制式640×480彩色图像的高效处理，能达到每秒60帧的速度。 算法流程首先涉及实时图像数据的预处理，即缓存到SDRAM（Static Random Access Memory），确保数据的快速访问。接着，在亮度分量Y的基础上进行雾气影响的分析，通过估计传播图来模拟雾气对光线的散射过程。这个阶段的关键在于利用大气散射模型，这是一个物理模型，它考虑了雾天图像场景深度的多样性，能够更准确地复原图像清晰度。 传统的图像增强方法，如直方图均衡化和Retinex理论，虽然可以改善对比度，但无法深入恢复深度信息，而物理模型的图像复原方法，如暗通道先验去雾算法，虽然效果显著但计算复杂度较高，难以满足实时视频处理的需求。作者在研究文献[7]的基础上，对算法进行了简化和优化，以适应FPGA的特性，降低了处理复杂度，提升了实时性能。 系统设计的目的是在保证输出视频质量的同时，提供良好的去雾效果。实验结果显示，该系统成功地解决了雾天交通监控视频的图像质量下降问题，证明了其在实际应用中的有效性。 这篇论文不仅介绍了FPGA在交通视频去雾领域的应用，还展示了如何通过优化算法和硬件平台，提升实时性和图像质量，对于交通监控系统的稳定运行和信息提取具有重要意义。未来的研究可能继续探索如何进一步减少计算复杂性，同时保持高效率的去雾性能。