基于OpenCL的圖像去霧算法并行加速實現(xiàn).pdf

1、計算機視覺系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應用到了生活中的各個方面，如交通監(jiān)控、行車記錄、衛(wèi)星地圖、安全監(jiān)控等，為諸多生活難題提供了有效的解決方案。但計算機視覺系統(tǒng)中圖像采集端容易受天氣影響，有霧天氣下獲取的圖像不清晰，嚴重影響了有效信息的獲取。因此，圖像去霧研究有著較大的應用價值。
　　目前去霧效果較好的去霧算法，一般存在計算量大、計算時間長等問題，嚴重制約了圖像去霧算法的實際應用。論文以暗通道先驗去霧算法為研究對象，對算法進行了優(yōu)化與改進，提升了

2、去霧效果，并利用OpenCL技術，在CPU+FPGA異構系統(tǒng)上進行了并行實現(xiàn)，提高了算法實現(xiàn)速度。最后對 FPGA端 OpenCL應用的執(zhí)行效率進行了研究，通過多種加速優(yōu)化方法，進一步提升了算法的實現(xiàn)速度。
　　論文的主要工作如下：
　?、儆捎诎低ǖ老闰炄レF算法計算得到的大氣光強度值偏大，使得去霧后的圖像偏暗。本文采用求暗通道圖像中，灰度值排列前0.1％的所有點的均值作為大氣光強度值方式，對算法進行了改進，使得去霧后的圖像更

3、加明亮自然，去霧效果更好。
　?、卺槍Π低ǖ老闰炄レF算法中計算大氣光強度值耗時問題，論文采用了一種基于統(tǒng)計的快速實現(xiàn)方式，利用數(shù)組統(tǒng)計并記錄暗通道圖像中各個灰度值的個數(shù)，然后按照灰度值，從大到小，計算數(shù)組中前0.1%個點的總和，再計算平均值得到大氣光強度，大大提升了算法的實現(xiàn)速度。
　?、坩槍λ惴ê臅r問題，論文在CPU+FPGA異構平臺上，利用OpenCL技術，對去霧算法進行了并行實現(xiàn)，提高了算法實現(xiàn)速度。
　　④由于