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基于FPGA的暗原色去雾算法硬件实现的任务书
任务书：基于FPGA的暗原色去雾算法硬件实现
一、任务背景
现在随着物联网等技术的快速发展，无人机、自动驾驶、智能机器人等应用越来越广泛。这些应用需要对环境进行准确感知和识别，然而在视野中存在的若干种恶劣天气条件，其中以雾天最为常见且影响最大。在雾天下很难获取到清晰的图像，严重影响了这些应用的效果和实现，因此去雾技术成为解决这个问题的关键。
暗原色去雾算法是一种有效的去雾技术，该算法通过基于暗通道先验原理，并利用梯度先验协同完成图像去雾。相比于其他去雾算法，该算法克服了传统的去雾算法图像色彩变浅，失去细节及感染肉眼外观等缺点，能够更好地保留图像自然细节和颜色，从而能够得到更好的去雾效果。
然而，由于该算法的计算量较大，在高分辨率图像上进行处理时，运算速度较慢。因此，基于FPGA实现暗原色去雾算法的硬件加速器具有非常大的应用前景。
二、任务目标
本任务要求实现基于FPGA的暗原色去雾算法硬件实现。具体来说，任务目标包括以下几个方面：
1.设计雾天图像的输入接口，方便用户输入雾天图像。
2.设计暗原色去雾算法，并实现该算法在FPGA上的硬件加速器。该加速器需要具备图像预处理、暗通道计算、逆深度图估计、雾密度估计和图像重构等功能模块。
3.评估硬件加速器的性能表现。包括计算能力、处理速度、资源占用情况等方面。
4.设计基于VGA接口的图像输出模块，用于用户查看去雾后的图像输出结果。
三、任务流程和验收标准
1.学习并理解暗原色去雾算法的原理和实现方式。
2.设计雾天图像输入接口和VGA接口的图像输出模块，建立FPGA系统框架。
3.实现暗原色去雾算法的基本功能模块。包括图像预处理、暗通道计算、逆深度图估计、雾密度估计和图像重构等功能模块。
4.集成测试，并对硬件加速器进行性能测试和调优。
5.撰写实验设计、实验说明和性能测试报告。分别包括具体实验流程、实验设备清单、实验数据和性能测试结果。实验设计应该充分考虑系统性能、硬件复杂度和资源利用等方面，并提供详细的操作说明和调试方法。
6.验收标准：
（1）实现暗原色去雾算法，并在FPGA硬件加速器上成功运行。
（2）实现基于VGA接口的图像输出模块，支持去雾后图像输出。
（3）实现的硬件加速器能够可靠、稳定、快速地处理高分辨率雾天图像。
（4）设计的硬件加速器性能优秀，在计算能力、处理速度、资源占用情况等方面均达到预期的目标。
四、参考资源
1.暗原色去雾算法原始文献：HeK,SunJ,TangX.Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2011,33(12):2341-2353.
2.FPGA开发板：DigilentBasys3Artix-7FPGA开发板（或其他具有足够资源的FPGA开发板）。
3.FPGA开发工具：VivadoDesignSuite（或其他FPGA开发工具）。
4.图像处理开发库：OpenCV（或其他开发库）。
五、任务时间
本任务建议在2周内完成，具体时间安排如下：
第1周：学习并理解暗原色去雾算法的原理和实现方式，并设计硬件加速器的基本编码框架。
第2周：实现暗原色去雾算法的基本功能模块，并进行测试和优化。最终撰写实验报告。
六、报告要求
该任务的实验报告应包括以下几个方面内容：
1.实验设计，包括硬件加速器的设计思路、设计流程和设计的数据结构。
2.实验操作流程，包括FPGA开发板的设置和操作、编译上传程序到FPGA等。
3.实验结果分析，包括测试数据、图表和分析等。
4.总结和展望，包括任务完成情况、存在的问题、可改进的地方和进一步的研究方向等。
5.实验报告要求实事求是、格式规范、文字简洁明了、图片清晰完整。
七、备注
本任务的硬件加速器需要具有较为强大的计算能力和高速处理能力，同时需要充分利用FPGA的多核并行优势。在设计中，需要充分考虑硬件复杂度、资源利用和运算速度等问题，尽可能达到较好的性能表现。