【摘 要】
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雾霾天气下,采集到的户外视频图像会出现画质差,清晰度弱、对比度低等现象。机器视觉作为人工智能领域的重要分支,发展十分迅猛,而人工智能系统依靠机器视觉提取目标特征的前提条件往往建立在清晰化的视频图像上。因此户外环境下的雾霾图像检测与视频去雾算法研究就显得尤为重要。随着微电子技术与半导体技术的快速发展,雾霾图像检测与视频去雾算法研究不仅仅限于PC机硬件平台,本文针对FPGA芯片的特点,对基于暗通道先验
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雾霾天气下,采集到的户外视频图像会出现画质差,清晰度弱、对比度低等现象。机器视觉作为人工智能领域的重要分支,发展十分迅猛,而人工智能系统依靠机器视觉提取目标特征的前提条件往往建立在清晰化的视频图像上。因此户外环境下的雾霾图像检测与视频去雾算法研究就显得尤为重要。随着微电子技术与半导体技术的快速发展,雾霾图像检测与视频去雾算法研究不仅仅限于PC机硬件平台,本文针对FPGA芯片的特点,对基于暗通道先验理论的雾霾图像检测与视频去雾算法进行了优化与改进并设计了一套基于FPGA的雾霾图像检测与视频去雾系统。本文的主要工作如下:（1）基于FPGA的雾霾图像检测算法研究。基于暗通道先验理论的总体思想及其理论所发现的普遍现象,完成对雾霾图片特征的量化评估与数学分析,实现系统对雾霾图像的自动检测。（2）基于FPGA的去雾算法研究。分析大气物理模型,确定图像去雾过程中需要求解的参数。从算法的时间与空间复杂度出发,分析算法各部分,使用硬件描述语言编译的实现方式与运算量,对去雾算法进行改进与优化,使其适用于FPGA硬件实现。（3）硬件平台搭建。搭建以FPGA为主控芯片的硬件平台,为实现实时视频采集、去雾处理、视频显示功能提供硬件基础。（4）逻辑电路设计。使用Vivado HLS综合工具与Verilog HDL语言实现雾霾图像检测与视频去雾算法的移植,完成视频采集模块,算法模块、数据缓存模块与视频显示模块的逻辑电路设计。通过算法仿真与硬件测试结果可以证明,本文的雾霾图像检测算法,可实现对雾霾图像的自动检测。改进后的去雾算法与原算法相比,虽在去雾效果上略差,但在算法效率上的提升是可观的。本文所设计的基于FPGA的雾霾图像检测与视频去雾系统不但可以实现视频的去雾处理还能满足实时性要求。
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