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基于FPGA水下图像像质增强实时化研究
一、引言
水下图像像质增强是为了提高海洋信息获取和海洋科学研究的可靠性而进行的一项重要技术。针对这一需求，FPGA技术在水下图像像质增强领域也开始展现自己强大的实时性能。
本文主要研究利用FPGA实现水下图像像质增强算法的实时化。首先对地球上70%是水面的事实作了介绍，同时讨论水下图像采集中常见的问题和水下图像像质增强的重要性。其次提出采用FPGA实现水下图像像质增强算法的思路，给出了具体实现方案和细节。最后给出了实验结果及其分析，证明基于FPGA的水下图像像质增强实时化方案的可行性和优越性。
二、背景介绍
地球上70%是水面，而水下环境对于人类来说是一个相对未知的领域。随着水下科学研究和海洋资源开发的日益重要，水下图像成为了获取该领域信息的主要手段。水下图像的得到和处理过程中，往往伴随着图像质量的损失，影响图像的观察和分析效果。水下环境的复杂性、采集设备的局限性以及图像传输受限等问题导致水下图像的模糊、噪声和失真等问题广泛存在。
为了克服这些问题，科学研究者们提出了各种水下图像像质增强算法，包括基于滤波、增强、去噪等方法。然而，这些算法往往是计算密集型和内存密集型的，要求具有高计算速度和大存储容量的计算设备来实时处理海量图像数据。而FPGA由于其高灵活性、可编程性和并行性等优势越来越受到关注。
三、基于FPGA的水下图像像质增强实时化
1.FPGA概述
FPGA是一种可编程逻辑器件，其内部由海量可编程逻辑单元（CLB）组成，通过这些CLB可以实现任意的逻辑功能。与ASIC不同，FPGA可以在开发过程中进行编程或修改，支持灵活性和快速迭代。FPGAs也可以执行并行运算，这对于处理大规模图像数据非常有帮助。
2.FPGA实现水下图像像质增强算法的思路
水下图像像质增强算法通常包括对图像的增强、去噪等处理。通过对图像滤波、锐化等方式可以提高图像的清晰度。常用的算法包括中值滤波、高斯滤波、锐化滤波等方法。水下图像的去噪处理对于整个像质增强算法的效果也非常重要。常用的去噪方法包括小波去噪、Kalman滤波、基于深度学习的去噪等等。
在FPGA上实现水下图像像质增强算法时，基本流程如下：
1.多路采集器采集水下图像，并通过FPGA接口将数据输出给FPGA。
2.FPGA通过内部的IP核实现采集到的图像数据的预处理和图像算法处理。
3.处理后的水下图像通过FPGA输出口传回主机。
因为FPGA具有可编程的灵活性和并行架构的优势，使得其可以快速实现上述流程，并且可以方便地优化算法，减少处理时间。同时，FPGA还可以通过串行和并行的方式实现对大量数据的处理，使得处理能力更为强大。
3.具体实现方案和细节
本文中，我们采用了贯穿始终的分阶段电路实现水下图像像质增强过程，使其可以逐级优化。具体步骤如下：
1.使用DMA模块采集具有噪声和模糊的水下图像。
2.进行预处理，如数据类型转换、图片分辨率调整、颜色缩减等。
3.改进的自适应中值滤波器对图像进行滤波预处理。
4.设计针对水下环境的图像增强算法。
5.噪声消除过程采用经验细节重构算法。
6.在实时的水下图像数据流中，进行去均值和方差归一化的预处理方式。
4.实验结果及分析
在本文中，我们采用了水下图像数据库中的图像进行验证和评估。测试结果表明，我们提出的基于FPGA的水下图像像质增强实时化方案可以在不降低图像质量的情况下，对水下图像进行过滤、锐化和降噪等处理，从而明显改善了水下图像质量。
通过本文的研究，我们证明了FPGA在水下图像像质增强领域具有良好的应用前景。利用FPGA处理水下图形像质增强的算法，能够快速提高水下图像的质量，使其更适合进行海洋科研和资源开发应用。