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基于FPGA实现实时图像去雾算法的研究的任务书
一、任务目标和研究背景
随着无人机拍摄技术的发展和人们对图像质量的要求越来越高，图像去雾技术愈发受到广泛关注。在各种去雾算法中，实时去雾算法比较少见，尤其是在FPGA上的去雾算法，并且能够充分利用FPGA并行计算资源提高算法运算速度和实时性是本次研究的目标。
二、任务内容和研究方法
本次研究的任务内容为基于FPGA实现实时图像去雾算法。本研究采用如下研究方法：
1.理论研究
采用论文和书籍的形式对去雾算法进行深入研究，包括传统的暗通道先验去雾算法和近年来的深度学习去雾算法等，对其原理、过程、优缺点等进行分析和比较，最终确定实现算法的选择。
2.算法优化
根据FPGA系统的特点以及实时性的要求，本研究将通过算法优化来提高去雾算法的性能和效率。具体优化手段包括对算法关键模块的加速改造、缩小算法复杂度以及利用并行计算资源等。算法优化是实现FPGA实时去雾算法的关键所在。
3.系统实现
根据理论研究和算法优化结果，结合FPGA系统特点，研究建立相应的硬件系统，通过VHDL语言编程实现FPGA实时去雾算法。同时对系统进行性能测试和误差检测，优化系统参数，确保系统的工作效率以及算法的准确性。
三、研究意义和预期成果
本研究将实现基于FPGA的实时图像去雾算法，具有很高的实用价值和研究意义。一方面，该研究成果将在无人机、智能交通和军事等领域推广应用，提高图像处理的准确度和实时性。另一方面，基于FPGA的去雾算法具有可重构性和较小的功耗，成为未来FPGA平台的关键技术之一。因此，本研究成果有望为FPGA图像处理技术的进一步发展提供重要的支持。
预期成果：
1.实现基于FPGA的实时图像去雾算法，具有高效律和准确性。
2.缩短算法执行时间，提高系统的实时性和响应速度。
3.建立FPGA实时图像去雾算法的硬件系统，包括设计方案、程序代码以及测试数据等。
4.完成研究论文撰写并发表。