基于FPGA的透射率快速估計(jì)去霧方法
發(fā)布時(shí)間：2021-07-31 13:20
在霧、霾等天氣條件下,由光學(xué)相機(jī)所獲取的原始景物會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的圖像退化現(xiàn)象,比如對(duì)比度及能見(jiàn)度降低、圖像模糊等情況。目前在圖像去霧領(lǐng)域,暗通道先驗(yàn)算法對(duì)解決上述問(wèn)題具有良好的效果,但是考慮到該算法的計(jì)算復(fù)雜度以及實(shí)時(shí)性,無(wú)法將其直接移植到FPGA內(nèi)。因此在暗通道先驗(yàn)算法基礎(chǔ)上,首先用一種大氣透射率快速估計(jì)方法來(lái)降低計(jì)算量,同時(shí)改善傳統(tǒng)算法出現(xiàn)的Halo現(xiàn)象,然后采用自動(dòng)色階方法對(duì)去霧后圖像進(jìn)行對(duì)比度拉伸,改善去霧效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法不僅滿足實(shí)時(shí)去霧的要求,而且有效提高了圖像去霧的能力。
【文章來(lái)源】：電光與控制. 2020,27(07)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)
【部分圖文】：
視頻圖像處理流程圖
圖2為FPGA實(shí)現(xiàn)上述3個(gè)操作的示意圖。首先,FPGA利用塊RAM對(duì)3個(gè)通道均進(jìn)行7行圖像數(shù)據(jù)緩存,行緩存的數(shù)據(jù)在7×7范圍內(nèi)最小值濾波后,得到3個(gè)通道的圖像鄰域內(nèi)最小值min R,min G,min B。其次,FPGA直接對(duì)3片SSRAM的RGB圖像數(shù)據(jù)取最小值,得到min pixel。同時(shí)采取行延時(shí)操作,保證min pixel和最小濾波后的數(shù)據(jù)對(duì)齊。最后,FPGA將3片SSRAM的RGB圖像數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),行延時(shí)后與 最小濾波后的數(shù)據(jù)對(duì)齊。上述操作采用同步時(shí)鐘信號(hào) 觸發(fā),延遲時(shí)間為行延遲級(jí)。此外,在FPGA內(nèi)部除了一些必要的除法運(yùn)算采用除法核外,其他除法均采用擴(kuò)充數(shù)據(jù)位寬結(jié)合移位的方式進(jìn)行,例如FPGA內(nèi)部直接將[0,1]數(shù)據(jù)擴(kuò)大至[0,256],然后再右移8位完成計(jì)算[12]。
圖4是本文算法在FPGA硬件實(shí)現(xiàn)前后的對(duì)比圖�？梢�(jiàn),利用FPGA硬件進(jìn)行去霧的效果略遜于本文算法的PC機(jī)的仿真效果,去霧后的圖像仍舊保留較少的霧。另外,以圖3(分辨率400像素×400像素)為例,對(duì)本文算法分別在PC機(jī)Matlab上與FPGA內(nèi)進(jìn)行執(zhí)行時(shí)間對(duì)比,對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表2。PC機(jī)配置為2.4 GHz的酷睿i5- 6200處理器,8 GiB內(nèi)存,64位Windows10系統(tǒng)。FPGA的型號(hào)為xc7k325tffg676,該型號(hào)FPGA硬件內(nèi)部資源共消耗掉10 757個(gè)Slices,11 061個(gè)邏輯單元以及10個(gè)RAM塊。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于大氣散射模型和Retinex的紅外圖像去霧算法[J]. 董浩偉,陳潔. 紅外技術(shù). 2019(04)
[2]基于直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的兩種改進(jìn)方法[J]. 董麗麗,丁暢,許文海. 電子學(xué)報(bào). 2018(10)
[3]基于圖像增強(qiáng)的圖像去霧算法研究[J]. 謝娜. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程. 2017(12)
[4]基于暗通道先驗(yàn)的快速圖像去霧[J]. 王雪梅,鞠銘燁. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(20)
[5]暗通道先驗(yàn)去霧算法的改進(jìn)及FPGA實(shí)現(xiàn)[J]. 劉光飛,胡遼林. 西安理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(01)
[6]一種基于暗通道先驗(yàn)的快速圖像去霧算法[J]. 張登銀,鞠銘燁,王雪梅. 電子學(xué)報(bào). 2015(07)
[7]基于SCMOS的近紅外透霧成像系統(tǒng)[J]. 楚廣生,宋玉龍,李祥琛,宋悅銘. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2014(S1)
[8]基于雙線性插值動(dòng)態(tài)直方圖均衡化的霧天圖像增強(qiáng)算法[J]. 許志遠(yuǎn),柳曉鳴. 大連海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2010(03)
[9]一種自適應(yīng)的霧天降質(zhì)圖像清晰化方法研究[J]. 吳振宇,姚洪利,杜少軍. 電光與控制. 2010(08)
本文編號(hào)：3313541
【文章來(lái)源】：電光與控制. 2020,27(07)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)
【部分圖文】：
視頻圖像處理流程圖
圖2為FPGA實(shí)現(xiàn)上述3個(gè)操作的示意圖。首先,FPGA利用塊RAM對(duì)3個(gè)通道均進(jìn)行7行圖像數(shù)據(jù)緩存,行緩存的數(shù)據(jù)在7×7范圍內(nèi)最小值濾波后,得到3個(gè)通道的圖像鄰域內(nèi)最小值min R,min G,min B。其次,FPGA直接對(duì)3片SSRAM的RGB圖像數(shù)據(jù)取最小值,得到min pixel。同時(shí)采取行延時(shí)操作,保證min pixel和最小濾波后的數(shù)據(jù)對(duì)齊。最后,FPGA將3片SSRAM的RGB圖像數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),行延時(shí)后與 最小濾波后的數(shù)據(jù)對(duì)齊。上述操作采用同步時(shí)鐘信號(hào) 觸發(fā),延遲時(shí)間為行延遲級(jí)。此外,在FPGA內(nèi)部除了一些必要的除法運(yùn)算采用除法核外,其他除法均采用擴(kuò)充數(shù)據(jù)位寬結(jié)合移位的方式進(jìn)行,例如FPGA內(nèi)部直接將[0,1]數(shù)據(jù)擴(kuò)大至[0,256],然后再右移8位完成計(jì)算[12]。
圖4是本文算法在FPGA硬件實(shí)現(xiàn)前后的對(duì)比圖�？梢�(jiàn),利用FPGA硬件進(jìn)行去霧的效果略遜于本文算法的PC機(jī)的仿真效果,去霧后的圖像仍舊保留較少的霧。另外,以圖3(分辨率400像素×400像素)為例,對(duì)本文算法分別在PC機(jī)Matlab上與FPGA內(nèi)進(jìn)行執(zhí)行時(shí)間對(duì)比,對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表2。PC機(jī)配置為2.4 GHz的酷睿i5- 6200處理器,8 GiB內(nèi)存,64位Windows10系統(tǒng)。FPGA的型號(hào)為xc7k325tffg676,該型號(hào)FPGA硬件內(nèi)部資源共消耗掉10 757個(gè)Slices,11 061個(gè)邏輯單元以及10個(gè)RAM塊。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于大氣散射模型和Retinex的紅外圖像去霧算法[J]. 董浩偉,陳潔. 紅外技術(shù). 2019(04)
[2]基于直方圖均衡化圖像增強(qiáng)的兩種改進(jìn)方法[J]. 董麗麗,丁暢,許文海. 電子學(xué)報(bào). 2018(10)
[3]基于圖像增強(qiáng)的圖像去霧算法研究[J]. 謝娜. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程. 2017(12)
[4]基于暗通道先驗(yàn)的快速圖像去霧[J]. 王雪梅,鞠銘燁. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(20)
[5]暗通道先驗(yàn)去霧算法的改進(jìn)及FPGA實(shí)現(xiàn)[J]. 劉光飛,胡遼林. 西安理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(01)
[6]一種基于暗通道先驗(yàn)的快速圖像去霧算法[J]. 張登銀,鞠銘燁,王雪梅. 電子學(xué)報(bào). 2015(07)
[7]基于SCMOS的近紅外透霧成像系統(tǒng)[J]. 楚廣生,宋玉龍,李祥琛,宋悅銘. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2014(S1)
[8]基于雙線性插值動(dòng)態(tài)直方圖均衡化的霧天圖像增強(qiáng)算法[J]. 許志遠(yuǎn),柳曉鳴. 大連海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2010(03)
[9]一種自適應(yīng)的霧天降質(zhì)圖像清晰化方法研究[J]. 吳振宇,姚洪利,杜少軍. 電光與控制. 2010(08)
本文編號(hào)：3313541
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