基于FPGA的实时视频图像去雾系统

为满足现有视频有雾图像实时处理的需求,提出一种基于FPGA平台实现视频图像去雾系统的方案。利用均值滤波估计透射率和全局大气光,通过雾天图像复原模型进行恢复;基于大气散射模型进行去雾算法的研究,该算法简单有效且适用于实时视频图像去雾;将该算法移植到友晶公司的DE2-115视频图像开发板中,以ADV7180作为视频解码器和VGA显示器作为显示终端,使用Quartus II和Modelsim进行仿真验证。验证结果表明,该算法在实时处理640*480的视频图像时去雾效果较好,处理速度能够达到25帧/s的要求。

改进多尺度Retinex的彩色图像增强

由于假设入射光变化平稳,基于Retinex理论的传统彩色图像增强算法也有一些局限性,增强效果有限。在明暗对比度较强处,引入颜色失真和出现光晕现象。考虑到这些限制,本文提出了一种基于多尺度Retinex的改进算法。利用双边滤波进行亮度分量估计和局部对比度增强,将增强后的亮度图像与原始图像HSV彩色空间的亮度图像I进行对比,进行彩色图像恢复。实验结果表明,该方法在增强图像时,能够有效地避免颜色失真及抑制光晕。

一种视频图像的去雾算法

针对去雾方法存在运算复杂度高、图像边沿细节模糊等缺点,提出一种基于K值邻域均值滤波的去雾算法。利用K值邻域均值滤波算法对大气透射图进行估计,通过大气散射物理模型进行去雾处理,最后通过乘法运算实现图像的亮度调整。实验结果表明,K值邻域均值滤波算法具有更快的处理速度,满足视频图像去雾处理系统的实时性要求,且解决了图像去雾后边沿模糊的问题,去雾效果更好。