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单幅图像去雾算法的研究及其FPGA实现的中期报告
一、研究背景
随着技术的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，其中图像去雾是其中一个研究热点。在实际应用中，由于天气或者环境等因素的影响，图像中往往会出现雾气，影响了图像的清晰度和色彩。因此，如何有效地去除图像中的雾气，是图像处理领域一个重要的研究方向。
在当前的研究中，单幅图像去雾算法得到了广泛的关注。单幅图像去雾的主要思路是通过对图像进行分析和处理，得到图像中的深度信息和雾气密度，再利用这些信息去除图像中的雾气，从而恢复图像的清晰度。目前，单幅图像去雾算法主要包括传统方法和深度学习方法两种。
二、研究内容
本次研究的主要内容为单幅图像去雾算法的研究及其FPGA实现。具体任务包括：
1、研究目前常用的单幅图像去雾算法，分析其优缺点和适用范围。
2、选择其中一种方法进行深入研究，并将其优化为适合于FPGA硬件实现的算法。
3、进行仿真实验，验证算法的可行性和效果，并实现FPGA硬件加速。
三、研究进度
目前已经完成了以下工作：
1、对市面上常见的单幅图像去雾算法进行了梳理和分析，包括暗通道先验、Retinex、双边滤波等。
2、选择了基于暗通道先验的算法进行研究，并进行了代码的实现和仿真实验。
3、正在进行算法的优化和适应性调整，以及FPGA硬件实现的相关研究。
计划下一步的工作为进一步完善算法的实现和实验，同时探究FPGA实现的优化和并行化加速方案。
四、研究意义
单幅图像去雾算法的研究和优化，对于提高图像质量和视觉效果具有重要的意义。通过将算法应用于FPGA硬件实现中，不仅可以提升算法的计算效率和处理速度，还可以为实际应用提供更加便捷和高效的解决方案。因此，本次研究的意义也在于探索一种更加高效的图像去雾算法实现方案。