【摘 要】
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在低照度环境（如夜景、暗室等）,相机采集的图像不可避免存在细节缺失、对比度差、动态范围低等问题,影响后续对图像进一步处理,包括夜间监控中目标定位与检测以及低照度下的自动驾驶任务等。考虑到FPGA自身在拥有并行运算能力的同时具有高度可重构性,对高速迭代的图像处理算法而言是优秀的并行硬件加速平台。本课题针对夜间图像增强任务,首先,将基于去雾理论的低照度图像增强算法在FPGA上进行并行加速,使用错帧运算
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在低照度环境（如夜景、暗室等）,相机采集的图像不可避免存在细节缺失、对比度差、动态范围低等问题,影响后续对图像进一步处理,包括夜间监控中目标定位与检测以及低照度下的自动驾驶任务等。考虑到FPGA自身在拥有并行运算能力的同时具有高度可重构性,对高速迭代的图像处理算法而言是优秀的并行硬件加速平台。本课题针对夜间图像增强任务,首先,将基于去雾理论的低照度图像增强算法在FPGA上进行并行加速,使用错帧运算等手段实现实时图像增强处理。接着,将FPGA与模拟电路结合,设计了基于硬件自动增益调节夜间图像增强系统,相比于纯FPGA的算法实现,在资源消耗、硬件成本、动态范围、细节增强等方面具有一定优势。本文的主要工作内容如下:1.针对基于去雾理论的低照度图像增强方法,使用FPGA进行并行加速来提升算法实时性以及可扩展性。利用视频连续帧之间的关联特征,结合错帧运算操作,避免图像长时间延时带来FPGA的寄存器资源损耗。采用以乘代除、小窗口拼接实现大窗口滤波器等优化操作,进一步提升处理速度、减少数据处理量。最终,以640×480每秒60帧的速度在XC6SLX45-2CSG324 FPGA平台上完整实现该算法。2.为减小开发周期及难度,提出FPGA结合模拟电路实现夜间图像增强,以此大幅减少FPGA内部资源消耗。首先,模拟摄像头采集视频;接着,AD603芯片对采集到的模拟视频信号进行放大,TVP5150芯片对放大后的模拟视频信号进行解码,输出ITU-R BT.656格式数据;然后,FPGA进行有效数据提取、分辨率修改和视频插针等预处理;最后,使用自适应算法和D/A电路控制AD603芯片调节放大倍数,达到系统对周围环境的自适应调节,使每帧图像的平均灰度值稳定在所设阈值附近。最终在XC6SLX45-2CSG324 FPGA平台上实现设计。实验结果表明:在分辨率640×480,每秒60帧的情况下,能够对夜间画面进行自适应的实时增强,最终将图像的平均灰度值稳定在所设阈值附近。此外,本系统拉伸动态范围的同时,保留了完整的图像细节及原始色彩。
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