基于暗原色先驗原理的圖像去霧算法研究及FPGA設計.pdf

1、現(xiàn)如今眾多的戶外監(jiān)控系統(tǒng)，例如道路監(jiān)測，安防監(jiān)控等，都要求有高的圖像質量，然而霧天等惡劣天氣情況下獲得的圖像，常常因為大氣中微小粒子散射作用，使獲得的圖像質量嚴重下降，其不僅影響圖像的感觀效果，同時也給圖像的后續(xù)處理，比如圖像特征提取，圖像中的目標識別與追蹤等造成極大干擾。使戶外監(jiān)控系統(tǒng)無法正常工作，給日常生產帶來了嚴重的安全隱患。因此，對受霧天等影響而降質的圖像進行清晰化處理，具有十分重要的意義。
　　本文首先介紹了圖像去霧技術

2、的研究背景和目前國內外的發(fā)展現(xiàn)狀，接著對霧天形成的原因進行了簡單闡述，進而引出大氣散射模型，分析了霧天環(huán)境下圖像降質的原因，最后定位到以大氣散射模型為基礎的暗通道先驗原理的圖像去霧算法上，深入研究了基于暗原色先驗原理的圖像去霧算法，分析了暗通道先驗理論的原理、算法特征以及缺陷，并以此為基礎對暗通道去霧算法的大氣光值A的估計方法進行了改進，原算法中對大氣光值A的求取只取原霧天圖像中的一個值作為最終的大氣光值不具代表性，本文應用統(tǒng)計平均的思

3、想對大氣光值的求取進行改進，最后對改進的霧天圖像復原方法和其它復原方法進行了比較和性能評估，相較于原算法，改進的算法在保證原算法運行時間的基礎上，對復原圖像的質量有一定的改善。
　　本文在基于暗原色先驗原理的圖像去霧算法的硬件設計中對其關鍵算法用Verilog語言進行了RTL描述，然后用Modelsim做了功能仿真。其主要分為三個模塊：粗透射率圖估計模塊，大氣光值A估計模塊和粗透射率圖細化模塊。在粗透射率圖估計模塊中，依次使用一個

4、行最小值計算和一個列最小值計算，最終得到粗透射率圖；在大氣光估計模塊中，將原算法進行了改進，先利用暗通道圖像數(shù)據(jù)和賦的初始值做比較，找到暗通道圖像中最亮像素值對應的地址，再用查找表的方式得到原有霧圖像中對應的像素值，最后對其減去一個修正參數(shù)作為最終的大氣光值；在粗透射率圖細化模塊中，使用雙邊濾波器來進行細化操作。最后在QuartusⅡ環(huán)境下進行了綜合，并用AlteraCycloneⅣFPGA開發(fā)板進行了驗證，實驗結果顯示，使用FPGA設