FPGA实现的透射率快速估计去雾技术

"本文主要介绍了一种基于FPGA的透射率快速估计去雾方法，该方法旨在解决在雾、霾等恶劣天气条件下，由光学相机捕获的图像退化问题。通过改进暗通道先验算法并利用FPGA的并行计算能力，实现图像的实时去雾处理，同时降低了计算复杂度和Halo现象，提升了去雾效果。" 在图像处理领域，尤其是在光学成像中，雾和霾等天气条件会导致捕获的图像出现严重质量下降，如对比度降低、能见度减弱和图像模糊。传统的图像去雾技术，如暗通道先验算法，虽然在去雾效果上表现出色，但由于其高计算复杂度，难以满足实时处理的需求。针对这一问题，文章提出了一种基于FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）的透射率快速估计去雾方法。 该方法首先对暗通道先验算法进行优化，设计了一种大气透射率的快速估计策略，以大幅减少计算量。这种优化不仅提高了算法的执行效率，还能够减轻传统算法中可能出现的Halo效应，即图像边缘处的不自然亮边。Halo现象是由于算法处理过程中边界过渡不平滑导致的，优化后的算法能有效地改善这一问题，提高图像的视觉质量。 其次，为了进一步提升去雾后图像的对比度和清晰度，文章采用了自动色阶技术。自动色阶方法可以自适应地调整图像的亮度和对比度，使得去雾后的图像更具视觉吸引力，同时保持了图像细节的完整性。 实验结果显示，所提出的基于FPGA的去雾算法成功实现了图像的实时处理，满足了实时去雾的应用需求。此外，与传统方法相比，该算法在去雾效果上有显著提升，增强了图像的可读性和分析性，这对于自动驾驶、监控系统、无人机侦查等需要实时处理图像的场景具有重要的应用价值。 关键词涵盖了图像去雾技术的核心要素：图像去雾、暗通道先验、FPGA以及实时处理。中图分类号将其归类于电子技术领域，文献标志码表示这是一篇原创性的科研文章，DOI标识符则提供了文章的唯一识别信息，便于后续引用和检索。 这篇论文提供了一种创新的、基于FPGA的图像去雾解决方案，通过优化算法和硬件平台，实现了高效且高质量的图像去雾效果，对于推动相关领域的技术发展具有积极意义。