【摘 要】
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在目标识别与跟踪等领域中,装载相机的转台通常会由于各种原因发生转动,使图像产生旋转,增加系统自动跟踪目标的难度。同时当外部环境由于雾霾等因素导致能见度较低时,成像器件接收到的图像模糊不清,因此需要对图像进行实时消旋和去雾处理,使图像清晰稳定。本文围绕图像消旋和图像去雾算法以及在FPGA平台上的实现开展研究,设计能够实时处理且图像质量较好的图像消旋和去雾算法。主要研究内容如下:1.根据图像消旋和去雾
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在目标识别与跟踪等领域中,装载相机的转台通常会由于各种原因发生转动,使图像产生旋转,增加系统自动跟踪目标的难度。同时当外部环境由于雾霾等因素导致能见度较低时,成像器件接收到的图像模糊不清,因此需要对图像进行实时消旋和去雾处理,使图像清晰稳定。本文围绕图像消旋和图像去雾算法以及在FPGA平台上的实现开展研究,设计能够实时处理且图像质量较好的图像消旋和去雾算法。主要研究内容如下:1.根据图像消旋和去雾算法的硬件需求和核心处理器的特点,设计了以FPGA为控制核心的图像消旋和去雾总体系统以及各个模块。2.对当前常用的图像消旋算法原理进行分析,并比较各个算法的优缺点,选择电子消旋算法。为了在不影响运算速度的情况下提高图像质量,在原有算法的基础上,研究了一种改进的插值算法对消旋后的图像进行插值。实验表明,改进的插值算法输出图像质量更好,且运算速度变化不大。3.分析何恺明的暗通道先验去雾算法,针对该算法对图像的天空等明亮区域复原效果不够理想的问题,研究了一种改进的图像去雾算法。利用阈值T来区分天空区域与非天空区域,将两部分的透射率分开计算,从而保证复原图像的天空区域不会失真。实验表明,区分天空的图像复原效果更好,天空区域无失真现象。4.在FPGA硬件系统上,利用本文算法对采集到的有雾旋转视频进行消旋和去雾处理,并对两种算法在硬件实现上不同顺序的处理效果进行比较。实验结果显示,对图像先进行去雾处理,再进行消旋处理,输出的图像质量更好,同时满足25fps的实时性要求。
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