《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于FPGA的视频图像去雾算法的优化与实现
电子技术应用
郝振中1，余耀2，孙静1
1.安徽新华学院 电子工程学院/智能制造学院；2.无锡学院 电子与信息工程学院
摘要： 在恶劣天气条件下采集的图像存在对比度差、清晰度下降等问题。图像质量的恶化制约着计算机视觉的准确性和自动化任务的效率。给出了一种基于限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization， CLAHE）与改进多尺度Retinex （Multi-Scale retinex，MSR）的图像去雾算法。该算法将输入的含雾降质图像先经过CLAHE算法处理，再用MSR算法处理，对图像MSR算法处理时，引入Gamma校正因子估计入射光，并对算法中的环绕函数进行优化。结果表明，所提出算法处理后的图像相比原图，图像的信息熵、平均梯度和标准差等方面均有提升；并设计硬件电路，成功在FPGA上演示了视频实时去雾，提高了视频图像去雾的实时性。对板级资源与功能消耗进行了数字化的分析，证明所设计硬件系统属于低功耗范畴。
中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.234715
中文引用格式： 郝振中，余耀，孫靜. 基于FPGA的視頻圖像去霧算法的優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2024，50(5)：90-96.
英文引用格式： Hao Zhenzhong，Yu Yao，Sun Jing. Optimization and implementation of image defogging algorithm based on FPGA[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(5)：90-96.
Optimization and implementation of image defogging algorithm based on FPGA
Hao Zhenzhong1，Yu Yao2，Sun Jing1
1.School of Electronic Engineering/School of Intelligent Manufacturing， Anhui Xinhua University； 2.School of Electronics and Information Engineering， Wuxi University
Abstract： Images collected under severe weather conditions have problems such as poor contrast and reduced clarity. The deterioration of image quality limits the accuracy of computer vision and the efficiency of automated tasks. This article proposes an image dehazing algorithm based on contrast limited adaptive histogram equalization (CLHE) and improved multi-scale Retinex (MSR). In this algorithm, the input foggy degraded image is first processed by the CLAHE algorithm and then the MSR algorithm. When processing the image with the MSR algorithm, the Gamma correction factor is introduced to estimate the incident light and the surround function in the algorithm is optimized. The results show that compared with the original image, the image processed by this algorithm has improved the information entropy, average gradient and standard deviation of the image. The hardware circuit was designed and the video real-time dehazing was successfully demonstrated on FPGA, which improved the quality of the video image. A digital analysis of board-level resources and function consumption was conducted, proving that the hardware system in this article belongs to the low-power category.
Key words : image quality；CLAHE；multi-scale Retinex；FPGA；video defogging

引言

自然環(huán)境中空氣濕度高，地面溫度較低時(shí)水汽遇冷形成霧。在日常生活中人們獲取信息大部分是來(lái)自于視覺對(duì)圖像的采集，霧霾場(chǎng)景中由于存在著大量大氣顆粒，在散射作用下會(huì)導(dǎo)致人們無(wú)法清晰獲取圖像信息，攝像機(jī)采集到的圖像會(huì)有對(duì)比度低、可見度差、顏色失真等質(zhì)量降低情況[1]。隨著科技的發(fā)展，圖像處理廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、軍事、遙感等領(lǐng)域[2]，而圖像去霧作為一種重要的圖像預(yù)處理方法成為當(dāng)下熱點(diǎn)。

圖像去霧是通過去霧技術(shù)獲取圖像中的高頻部分，將模糊的圖像復(fù)原成圖像的本質(zhì)場(chǎng)景。關(guān)鍵在于去霧算法和實(shí)現(xiàn)平臺(tái)兩方面?，F(xiàn)階段圖像去霧算法主要有兩種：（1）圖像增強(qiáng)[3]。該途徑通過增強(qiáng)圖像的對(duì)比度、色彩、邊緣等方面達(dá)到增強(qiáng)圖像清晰度的效果。CLAHE算法[4]可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，但會(huì)減少圖像的灰度級(jí)以及信息熵的問題。張彩珍等人[5]提出使用tanh函數(shù)替換多尺度 Retinex算法中的對(duì)數(shù)函數(shù)，處理后圖像更加清晰自然，但圖像增強(qiáng)邊緣處有光暈產(chǎn)生。Jeevan等人提出了一種在小波域中進(jìn)行Gabor濾波和中值濾波，在空間域進(jìn)行AHE算法處理[6]。定量分析和視覺檢查都表明，所提出的圖像增強(qiáng)方法給出了更好的結(jié)果。（2）圖像修復(fù)[7]。該方法從圖像質(zhì)量下降方面出發(fā)建立霧天圖像模型，獲取影響圖像質(zhì)量的變量并計(jì)算最優(yōu)值，將有霧圖像復(fù)原為無(wú)霧場(chǎng)景下的圖像。何凱明[8]等人提出基于暗通道先驗(yàn)理論的圖像去霧算法，大幅度提高了圖像去霧的質(zhì)量，但是當(dāng)處理圖像的場(chǎng)景亮度與背景亮度相似時(shí)算法會(huì)失效。近些年，科研人員使用導(dǎo)向?yàn)V波等方法[9]解決暗通道先驗(yàn)理論的不足，算法計(jì)算量大，無(wú)法滿足圖像去霧的實(shí)時(shí)性需求。隨著計(jì)算機(jī)視覺的深入研究，利用深度學(xué)習(xí)完成圖像去霧逐漸成為一種有效的手段[10]。深度學(xué)習(xí)運(yùn)算量巨大，但最大程度地保留了圖像的細(xì)節(jié)。


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http://m.ihrv.cn/resource/share/2000005994


作者信息：

郝振中1，余耀2，孫靜1

（1.安徽新華學(xué)院 電子工程學(xué)院/智能制造學(xué)院，安徽 合肥 230088；2.無(wú)錫學(xué)院 電子與信息工程學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214063）


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