基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法，涉及数字视频图像处理技术领域。本方法采用的是暗原色先验算法，并进行了大量优化，主要是：①输入一帧CCD图像传感器产生的高清原始图像数据；②求取像素点的暗通道值；③求取像素点的暗原色值；④对像素点的暗原色值进行均值滤波；⑤求取大气光数值；⑥求取透过率值；⑦统计经均值滤波后的暗原色值小于阈值1的像素点数目；⑧针对天空等明亮区域算法失效的情况调整透过率；⑨恢复出无雾图像；⑩输出原始图像数据。本发明专利技术去雾效果好，能明显提升图像的对比度、清晰度、色彩饱和度和可视性；实现了自动化去雾功能；在FPGA上实现了该算法对高清视频的实时处理。

【技术实现步骤摘要】
基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法
本专利技术涉及数字视频图像处理
，尤其涉及一种基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法。
技术介绍
在雾天等恶劣天气环境下，光线受到大气环境中存在的悬浮粒子(如烟雾、粉尘和颗粒等)的吸收消耗和物理散射作用，使采集得到的户外图像或视频信息受到干扰，引起对比度下降和细节模糊。这些采集到的退化图像不但使系统的利用价值变低和应用范围变窄，也极大地阻碍了户外成像处理系统的图像特征提取。因此，研究如何从雾天退化图像中获取清晰的图像信息是非常必要的。目前，常见的去雾方法主要分为基于图像增强的方法和基于图像复原的方法。基于图像增强的方法是：不关注有雾图像降质的原因，单纯从改善图像视觉效果的角度出发，以图像增强的手段来实现有雾图像对比度、清晰度和色彩的提升。其优点是，因为不是从有雾图像降质的原因出发，并没有特别针对有雾图像，所以该方法的适用范围较广，而且图像增强的方法一般都要比图像复原的方法简单，易实现，运算速度更快。其缺点是，没有从有雾图像降质的原因出发，因此针对性不够，去雾效果一般没有图像复原的方法好。基于图像增强的方法主要包括直方图均衡化、Reti本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法，其特征在于：输入一帧CCD图像传感器产生的高清原始图像数据（201）；①A、采用双线性插值和最小值滤波求得像素点的暗通道值（202）；①B、对区域中的暗通道值进行最小值滤波，将结果作为该区域左上角像素点的暗原色值，如此逐点计算像素点的暗原色值（203）；①C、对暗原色值进行均值滤波（204）；①C‑a、对经均值滤波后的暗原色值进行最大值滤波，在相邻若干帧图像中该结果的平均值即为大气光数值（205）；①C‑b、将放大一定倍数后的透过率值存储在以暗原色值为地址的ROM中（206），这样透过率的计算过程就变成了读取ROM的过程，ROM中透过率的计算公式为...

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法，其特征在于：输入一帧CCD图像传感器产生的高清原始图像数据(201)；①A、采用双线性插值和最小值滤波求得像素点的暗通道值(202)；①B、对区域中的暗通道值进行最小值滤波，将结果作为该区域左上角像素点的暗原色值，如此逐点计算像素点的暗原色值(203)；①C、对暗原色值进行均值滤波(204)；①C-a、对经均值滤波后的暗原色值进行最大值滤波，在相邻若干帧图像中该结果的平均值即为大气光数值(205)；①C-b、将放大一定倍数后的透过率值存储在以暗原色值为地址的ROM中(206)，这样透过率的计算过程就变成了读取ROM的过程，ROM中透过率的计算公式为：t＝(1-w0×dc/gray_max)×n，t是透过率，w0取0.9，dc是暗原色值，gray_max是最大灰度级，n是放大倍数；再针对天空明亮区域算法失效的情况修正了透过率值，引入了容差的概念，容差是指暗原色值与大气光数值的差的绝对值，容差越小越容易出现透过率估计值偏小的情况，因此这里的做法...

【专利技术属性】
技术研发人员：周维峰，吴超斌，
申请(专利权)人：武汉烽火众智数字技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42