FPGA驱动的高清实时视频去雾系统：算法优化与低功耗应用

本文研究的是"基于FPGA的高分辨率视频图像实时增强去雾系统"，它针对传统去雾系统在处理单幅图像时存在的稳定性不足、实时性差、算法复杂度高以及亮光区域直方图过曝的问题。作者设计了一个创新的解决方案，利用现场可编程门阵列（FPGA）作为硬件平台，实现视频图像的实时处理。 首先，系统在RGB颜色空间内对图像进行分块和分通道处理，对每个通道的直方图进行统计分析，以便更好地理解和控制图像的亮度和对比度分布。接着，通过预设阈值对多通道的直方图进行削减，目的是防止对比度过大导致图像细节丢失，这是对传统直方图均衡算法的改进，即限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)。 在算法优化后，系统采用双线性插值计算，确保在去雾过程中保持图像的清晰度和细节。然后，对所设计的FPGA系统进行了仿真实验，验证了改进算法的有效性和实时性能。实验结果显示，该系统能够实时处理1080P全高清视频，帧速率达到30fps，分辨率高达1920×1080，去雾效果显著优于传统方法，而且稳定性更高。 此外，由于系统采用了低功耗设计，其功耗控制在5W以下，这使其非常适合于那些对功耗敏感的应用场景，如无人机、移动设备或者嵌入式系统。整体而言，该研究成果突破了传统去雾算法的局限，为实时视频图像的去雾处理提供了一个高效、稳定且低功耗的解决方案。 关键词包括：图像去雾、视频图像、FPGA、实时处理、低功耗。该研究的工作被分类为TP391.41，文献标识码为A，DOI为10.13705/j.issn.1671-6833.2019.03.014。这篇论文对于图像处理领域的研究者和工程师来说，具有很高的实用价值和理论参考意义。