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基于FPGA的视频实时去雾算法及其硬件实现
基于FPGA的视频实时去雾算法及其硬件实现
摘要：
随着视频应用领域的不断拓展，视频质量的提升也成为了研究的热点。其中，视频去雾是一个重要的研究方向，它可以提高视频质量，使得观看者更清晰地看到视频中的细节。本文提出了一种基于FPGA的视频实时去雾算法及其硬件实现。该算法结合了图像去雾算法和视频去雾算法，并针对FPGA的特点进行了优化和实现，能够在实时视频流中去除雾霾，提高视频质量。
关键词：FPGA、视频去雾、实时处理
1.引言
随着现代通信技术的发展，视频应用越来越普遍。然而，由于天气等不可控因素的影响，视频中常常会出现雾霾现象，使得视频质量下降，影响用户的观看体验。因此，研究视频去雾算法成为了一个重要的课题。传统的去雾算法主要针对图像进行处理，并不能直接应用于视频去雾中，因为视频中存在时间连续性和相关性的特点。因此，本文提出了一种基于FPGA的视频实时去雾算法，能够在实时视频流中去除雾霾。
2.相关工作
目前，关于图像去雾和视频去雾的研究已经有了很大的进展。最早的图像去雾算法是基于暗通道先验原理的。然而，这种算法对于视频去雾来说并不适用。因此，研究者们提出了基于深度学习、双重遮罩等方法的图像去雾算法，取得了较好的效果。对于视频去雾，研究者们将图像去雾算法进行了扩展，并考虑了时间连续性和相关性的特点。
3.算法设计
本文提出的基于FPGA的视频实时去雾算法结合了图像去雾算法和视频去雾算法，具体步骤如下：
（1）提取雾图像的全局大气光
（2）根据全局大气光估计原始图像
（3）计算透射率图像
（4）去雾处理
4.硬件实现
FPGA是一种灵活性较高的可编程逻辑器件，能够满足实时性要求。本文将算法实现在FPGA上，具体步骤如下：
（1）系统分析和设计，包括FPGA资源配置、时序约束等。
（2）代码编写和优化，针对FPGA的特点进行优化和并行设计。
（3）硬件调试和测试，验证算法的正确性和实时性。
（4）性能评估，比较硬件实现与软件实现的差异。
5.结果与讨论
本文将算法实现在一台FPGA开发板上，并针对一些真实的视频进行了测试。实验结果表明，基于FPGA的视频实时去雾算法能够在视频流中去除雾霾，并提高视频质量。与软件实现相比，硬件实现具有更低的延迟和更高的处理速度。
6.总结与展望
本文提出了一种基于FPGA的视频实时去雾算法及其硬件实现。通过优化算法和并行设计，能够在实时视频流中去除雾霾，提高视频质量。然而，本文还有一些不足之处，需要进一步的研究。例如，优化算法的准确性和鲁棒性，改善硬件实现的资源利用率等。
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