【摘 要】
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有雾天气条件下对可见度的影响较大,极大的降低了成像设备采集到的图像质量,影响计算机视觉算法。例如行车记录仪、监控器,都需要高质量的图像或视频,因此对采集的图像或视频进行去雾清晰化处理具有重大研究意义。本文对基于非物理模型的图像去雾算法和基于物理模型的图像去雾算法进行了研究,重点研究了暗通道先验去雾算法。针对暗通道先验产生的图像深度边缘上的白色晕圈、天空区域失真等问题,本文提出基于暗通道先验和优化自
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有雾天气条件下对可见度的影响较大,极大的降低了成像设备采集到的图像质量,影响计算机视觉算法。例如行车记录仪、监控器,都需要高质量的图像或视频,因此对采集的图像或视频进行去雾清晰化处理具有重大研究意义。本文对基于非物理模型的图像去雾算法和基于物理模型的图像去雾算法进行了研究,重点研究了暗通道先验去雾算法。针对暗通道先验产生的图像深度边缘上的白色晕圈、天空区域失真等问题,本文提出基于暗通道先验和优化自动色阶的图像去雾算法,该算法引入改进暗通道先验对透射率进行导向滤波,精细化透射率传播图,改善边缘没有去雾的情况,对透射率进行下限阈值设置,避免高亮的地方产生色阶,后处理利用加权最小二乘法平滑滤波器保留图像边缘信息,减小振铃效应,以优化自动色阶增强图像,使图像更加自然,防止伪影和颜色昏暗。采用定性与定量分析相结合的方法对本文算法和近年几种去雾算法进行评价,说明本文算法能够在保持图像颜色质量的同时保留细节清晰,去雾效果较好。本文硬件实现以FPGA Cyclone IV的EP4CE10F17C8N为主控芯片。先搭建整体的视频图像采集缓存显示硬件框架。最后连接视频图像去雾模块,它由rgb＿dark模块、Transmittance＿A模块、defogging模块以流水线的方式完成。硬件优化包括:改进硬件最小值滤波算法,提出适合FPGA的快速最小值滤波方法获取暗通道图像;改进粗透射率估计方法以精简FPGA运算。最终验证效果表明本文完成了适用于FPGA的初级去雾硬件系统,达到了视频图像去雾效果。
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