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由于雾霾颗粒对光线散射,有用信息被衰减,有雾图像无法被研究者直接使用。目前对有雾图像进行去雾已经成为许多图像研究领域必备预处理过程,因此图像去雾技术具有较高实际应用价值。本文对目前图像去雾技术研究现状与成果进行充分调研,结合所学微电子学科专业知识和技能,依托SoPCFPGA平台软硬件结合优势,探索设计一套低成本、稳定性高、去雾效果优良的SoPC视频去雾系统。本文研究重心是定制化SoPC系统的设计以及暗通道先验算法的速度优化和天空区域处理的改进。研究过程分为“软件算法研究”、“定制化SoPC系统架构设计”与“软件算法优化与硬件加速”三个部分,最终完成软硬件协同设计:(1)软件算法研究:本研究使用直方图均衡算法和暗通道先验算法作为核心算法,适用于多场景的工程需求。首先使用Matlab软件便捷的图像输入输出接口和丰富的图像处理函数进行算法原型开发;接着在Visual Studio软件上使用C语言完成平台无关性的算法C-Model设计;(2)定制化SoPC系统架构设计:分析去雾算法对硬件需求,制定设计方案,使用Altera Qsys工具进行SoPC系统架构设计;在Altera Quartus和Modelsim软件上,使用Verilog硬件描述语言,完成基于Avalon-MM总线的VGA控制器设计并挂载于SoPC系统之中;然后进行算法移植,完成软硬件联调工作;(3)软件算法优化和硬件加速设计:对盒式滤波和最值滤波的算法实现过程进行优化,取得算法复杂度与滤波窗口尺寸无关且仅为O(n)量级的优化效果;使用Verilog语言完成对盒式滤波与最小值滤波的硬件加速器设计;制定将天空识别算法和暗通道先验算法结合的去雾方案。最终结果证明,在天空部分去雾结果没有色偏和光晕等问题,有效恢复出了被雾霾遮挡的人眼不可见信息,有效提升了暗通道先验算法的运行速度。直方图均衡算法帧处理时间为26.3毫秒,天空识别与暗通道先验算法去雾方案帧处理时间为3.98秒,满足实际工程进度要求。