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基于FPGA的暗通道先验去雾算法研究与实现

摘要：随着人们对图像质量的要求不断提高，图像去雾技术越来越受到关注。本文基于FPGA实现了一种基于暗通道先验的高效去雾算法。对于雾化图像，该算法通过估计场景中的全局透射率和大气光照分量，将雾霾影响进行消除，从而获得更清晰的图像。通过将算法实现到FPGA上，我们进一步提高了图像去雾的实时性能，适用于实际应用需求。

关键词：FPGA；暗通道先验；去雾算法；透射率；大气光照

1.引言

图像去雾是图像处理领域中的重要问题之一，其目的是消除由于大气中的雾霾导致的图像模糊和低对比度问题。传统的图像去雾方法大多借助于暗通道先验原理，即在大多数非完全不透明的场景中，某些像素的颜色值总会小于或等于它们在至少一个RGB通道上的最小值。通过利用这个假设，可以估计图像中的全局透射率和大气光照分量，从而实现去雾处理。

2.暗通道先验去雾算法

基于暗通道先验的去雾算法主要包括以下几个步骤：(1)计算图像的暗通道图像；(2)根据暗通道图像，估计全局透射率和大气光照分量；(3)根据估计的透射率和大气光照分量，对原始图像进行去雾处理。在本文中，我们采用了He等人提出的暗通道先验去雾算法作为基础。

3.暗通道先验去雾算法在FPGA上的实现

为了提高去雾算法的实时性能，我们选择将其实现到FPGA上。FPGA具有并行计算和可编程性的特点，非常适合于处理复杂的图像算法。本文采用了Xilinx的一款高性能FPGA器件，并使用HLS工具进行算法的硬件描述。为了将图像数据输入FPGA，我们设计了一个图像输入模块，并通过DMA进行数据传输。算法的核心模块主要包括暗通道计算模块、透射率估计模块、大气光照估计模块和去雾处理模块。这些模块都被实现成硬件状态机，可以并行处理不同像素。

4.结果与分析

为了验证基于FPGA的暗通道先验去雾算法的效果，我们选取了多张雾化图像进行实验。我们首先将雾霾图像送入FPGA处理模块，并设置适当的参数。处理后，我们得到了去雾图像，并与原始图像进行对比。实验结果表明，基于FPGA的暗通道先验去雾算法能够有效去除图像中的雾霾，使图像更加清晰，对比度提升明显。

5.总结与展望

本文针对图像去雾问题，基于FPGA实现了一种基于暗通道先验的高效去雾算法。通过实验验证，我们证明了该算法的有效性和实用性。未来，我们将继续优化算法的底层实现和软硬件协同设计，进一步提高算法的效率和实时性能，以满足更广泛的图像去雾需求。

通过本文的研究，我们成功地基于FPGA实现了一种基于暗通道先验的高效去雾算法。通过对多张雾化图像的实验验证，我们发现该算法能够有效去除图像中的雾霾，使图像更加清晰，对比度提升明显。这证明了基于FPGA的暗通道先验去雾算法在图像处理领域具有很大的潜力和实用性。未来的研究方向将集中在优化算法的底层实现和软硬件协同设计，进一

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