基于FPGA的视频雾场景去除算法研究与实现

摘要

目前，工业技术的快速发展，导致了空气质量不断下降，雾气、雾霾现象也日益增多。在雾场景中，空气的雾气颗粒会导致大气能见度大大下降，使得拍摄的视频和图像出现了退化和失真现象。因此，研究视频雾场景的实时恢复系统，具有重要的价值和意义。
　　传统的图像去雾方法，往往是通过提高有雾图像的对比度，达到去雾的目的，然而这种方法得到的结果往往不具有真实性。目前流行的图像去雾方法往往是从图像恢复的角度，提出一些假设的先验信息，然后依据雾场景的退化模型，恢复出清晰的图像。这种方法恢复效果较好，真实性较高，但计算复杂度往往较高。本文主要从图像恢复角度，对图像和视频去雾展开研究。
　　对于图像和视频的去雾处理，本文主要做了以下工作：
　　一、提出了一种基于图像纹理的单幅图像快速去雾算法，并用MATLAB实现了对算法的仿真。实验结果表明，图像去雾效果较好，速度较快。
　　二、改进了一种基于视频雾场景的去雾算法。针对 ITU-R.BT656视频信号的特点和FPGA的特性，对视频雾场景算法进行了优化和改进。通过MATLAB对优化后的算法进行了仿真，实验结果表明，改进后算法视频去雾效果较好，可以有效避免视频的闪烁，并具有计算量小、处理速度快的优点。
　　三、使用 FPGA实现了基于图像纹理的单幅图像去雾系统设计。并将 FPGA的实现结果与MATLAB仿真结果进行对比，结果基本一致。
　　四、实现了基于FPGA的PAL视频实时去雾系统设计。实验表明，系统最高频率可以达到200MHz左右，恢复效果较好，远远大于ITU-R.BT656视频信号27M/s的数据速率，达到了视频实时去雾处理的目的。

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第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2研究现状及发展

1.3论文的安排

第二章单幅图像雾场景去除算法研究

2.1雾场景大气退化模型

2.2基于图像纹理的单幅图像快速去雾方法

2.3实验结果对比

2.4本章小结

第三章视频雾场景去除算法研究

3.1透射系数的设计和优化

3.2大气环境光A的设计和优化

3.3视频去雾算法流程

3.4视频去雾算法实验结果

3.5本章小结

第四章基于FPGA的单幅图像去雾系统设计

4.1总体设计方案简介

4.2详细方案介绍

4.3本章小结

第五章基于FPGA的PAL视频去雾系统设计

5.1器件介绍

5.2基于FPGA的PAL视频采集平台介绍

5.3基于FPGA的PAL视频去雾系统电路设计

5.4本章小结

第六章总结与展望

6.1工作总结

6.2前景展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果