[发明专利]一种基于FPGA+ARM的实时图像去雾方法

说明书

本发明公开了一种基于FPGA+ARM的实时图像去雾方法，包括如下步骤：步骤1，采集有雾图像；步骤2，在FPGA中进行图像色彩空间的转换，将图像从RGB转换成HSV空间；通过改进的Retinex去雾算法，实时对系统采集的有雾图像进行去雾处理，引入Sigmod函数对去雾后图像色彩进行校正；步骤3，将去雾后的图像输出显示在显示屏上。本发明对Retinex算法做出改进，通过改进后的算法处理得到的图像亮度得到提升，提高了图像数据的线性映射效果，有效恢复出图像原始色彩，增加了图像对比度，显示了更多细节。

技术领域

本发明涉及图像处理及计算机视觉领域，具体的说是一种基于FPGA+ARM的实时图像去雾方法。

背景技术

近年来，随着智慧城市和智慧交通建设的快速发展，对户外视觉系统智能化的需求变得愈发迫切。雾霾天气除了对人们的生活与健康有不利影响之外，也妨碍了视觉系统智能化的有效应用。雾天光线传播受到大气中悬浮物散射影响，导致诸如城市监控系统、航空摄影系统、辅助驾驶系统等成像设备获取的图像主要信息丢失且颜色大幅失真，限制了计算机视觉的广泛使用。

目前大多数视觉系统智能化方案采用暗通道先验去雾算法，此种算法相较于Retinex算法实现起来更加复杂且成本不容易控制。而基于Retinex去雾优化方案包括使用高层次综合(HLS)工具完成单尺度(SSR)算法设计的方案资源消耗相对较大，成本较高，且去雾效果不够好。另一种基于软硬件协同的方案实现了基于引导滤波的Retinex算法，此方案去雾效果及资源利用仍有较大优化空间。综上可知，目前相关研究在资源利用、成本控制方面仍然有很大进步空间，这使得基于Retinex图像去雾算法在嵌入式设备高效应用遇到瓶颈，因此非常有必要提出一种新型的基于ARM+FPGA的快速图像去雾系统。

发明内容

本发明针对在雾霾、沙尘等恶劣天气环境影响下，城市监控系统、航空摄影系统、辅助驾驶系统等成像设备获取的图像主要信息丢失，无法进行有效工作的问题，利用机器视觉技术，基于FPGA+ARM对图像进行实时去雾，确保后续图像工作不受影响。

为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案来实现的：

本发明是一种基于FPGA+ARM的实时图像去雾方法，包括如下步骤：

步骤1，系统通过FPGA端的500万像素的互补金属氧化物半导体摄像头采集有雾图像；

步骤2，在FPGA中进行图像色彩空间的转换，将图像从RGB转换成HSV空间；

通过改进的Retinex去雾算法，实时对系统采集的有雾图像进行去雾处理，引入Sigmod函数对去雾后图像色彩进行校正；

步骤3，系统将去雾后的图像输出显示在液晶显示屏设备上。

本发明的进一步改进在于：步骤2的具体步骤如下：

步骤2.1，在FPGA中进行图像色彩空间的转换，将图像从RGB转换成HSV空间；

步骤2.2，第一通道进行光照分量估计优化：采用具有双边滤波函数的Retinex去雾算法增强V分量，其中，双边滤波函数如下：

式中BF[I]_p为滤波后像素，s为滤波窗口域，和分别为空间域和像素范围域高斯滤波器；

步骤2.2，第二通道进行饱和度拉伸和归一化；具体为：

采用自适应尺度的线性拉伸算法对图像的S分量进行线性拉伸；其中，自适应尺度的线性拉伸算法如下：

式中，S为处理前的饱和度；为处理后的饱和度；M_v为处理前图像的均值；max(R,G,B)，min(R,G,B)为处理前图像R，G，B分量的最大值和最小值；