图像增强

基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾

作者:董梦莎,张尤赛,王亚军;2018年电子技术应用第4期

摘 要: 雾霾天气严重影响户外视频系统的图像质量。随着户外视频系统的广泛和深入的应用,迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式图像去雾系统。提出一种基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾方法,在HSV颜色空间对亮度分量V进行Retinex算法去雾处理;采用ARM+FPGA软硬件协同的方式,由ARM完成算法控制功能及图像的颜色空间转换、对数等简单运算;在FPGA中采用高斯核函数与二维图像卷积的并行算法估计环境光的照度。实验结果表明,提出的方法在保证去雾效果的情况下,具有处理速度快、小型化、可嵌入、可移植和功耗低等优点,能够满足户外视频系统的性能要求。

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由于雾霾天气会造成户外视觉系统所获取的图像质量严重退化,不仅模糊不清、对比度降低,而且还会出现严重的色彩偏移和失真,从而影响户外视觉系统的稳定性和准确性[1-2]。因此,对雾霾天气引起的降质图像进行有效、快速的去雾处理显得极为重要。

作者:何 康,裘 溯,金伟其,魏树弟 (北京理工大学光电学院“光电成像技术与系统”教育部重点实验室,北京 100081)

摘要:水下激光距离选通成像中要对水下距离选通图像进行增强处理。水下图像通常具有噪声大、对比度差、照度不均匀的特点。通过分析水下图像的成像特点,针对引起图像降质的因素进行增强算法设计,提出了基于帧叠加去噪与双平台直方图变换相结合的视频增强算法。可实现目标信息增强的同时抑制背景,将目标和背景区别处理。算法以Xilinx 公司的XC5VLX50T 系列FPGA 芯片为核心,使用到了软核Microblaze、片内BLOCKRAM、外部SRAM 等资源设计硬件系统,并已在水下选通成像系统中得到有效应用。

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基于图像增强的去雾快速算法的FPGA实现

作者:杨立成,李博,樊超,贾超群 文章来源:电子技术

摘要:基于图像增强方法,本文提出了一种使用亮度映射的图像去雾快速算法。此算法通过调整室外多雾场景图像的对比度,提高了雾中物体的辨识度。算法的复杂度低、处理延迟小,实时性高,利于FPGA的实现。实现时不需外存储器,延时为ns级,并提供了强度调节接口,以适应较广的应用环境。

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目前关于雾景图像的处理技术已有许多研究结果,但大多数去雾算法要么是基于多幅图像或融合其他信息进行去雾,这大大限制了算法的使用范围。而基于单幅图像的去雾算法,如广泛使用的暗通道方法,大部分还是应用于PC环境,处理方法复杂,处理速度慢,需要多次遍历图像。以暗通道方法为例,文中使用3.0GHz的奔4处理器对600×400分辨率雾景图像进行处理时亦需要10~20秒,难以在嵌入式环境下进行实时处理。

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