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视频图像是当今社会信息交互的主要媒介。人类依靠视觉获取视频图像并影响大脑判断，智能设备依赖视觉传感器获取环境信息。雾霾天气下大气粒子对光路的散射使得清晰图像的获取变得困难，进而产生一系列安全隐患。随着 5G、物联网和自动驾驶等新兴技术发展，更多智能设备将在视觉系统的辅助下执行任务，而清晰图像的获取将增强设备工作的可靠性和稳定性，图像去雾技术应运而生。本文提出了一种基于FPGA的自适应图像去雾算法，该算法充分考虑场景细节特征并相应调整去雾策略，优化算法达成实时处理能力，为今后边缘计算硬件实现提供有效解决方案。本课题的主要工作和成果总结如下：
1) 建立了图像去雾算法的自适应机制。主要包含两点：一是基于图像饱和度提出雾度判定策略，自动判定当前图像是否为带雾图像；二是将图像场景分为天空区域、非天空区域深度断层和非天空区域连续平面，分别执行相应去雾优化算法。其中在非天空区域去雾中创造性提出了滤波器尺寸自适应调整策略，解决了传统去雾算法在深度断层处可能产生的光晕效应。
2) 完成了基于FPGA核心的通用视频处理平台电路板卡的设计和制作。平台采用Xilinx公司XC7K325T型号高性能FPGA作为主处理器，板载DDR3 SODIMM内存插槽，实测内存条与FPGA之间数据交互最大带宽达到11.2GB/s，板载四路HDMI1.4视频输入接口和四路HDMI1.4视频输出接口，支持所有视频接口同时输入输出。
3) 实现了视频去雾算法在FPGA端的实时处理设计。代码工程采用SystemVerilog语言描述FPGA端RTL架构，充分考虑了时钟树结构优化、流水线设计、跨时钟域同步设计、高扇出信号设计、逻辑复用以及复杂运算的并行化实现等。经时序约束后所有路径均满足建立时间和保持时间要求。系统LUT资源和RAM资源占用量分别为35.52%和41.69%，系统对1080P视频实时处理的功耗为3.397W。本课题FPGA代码工程已开源。
4) 开展了多角度视频去雾算法功能性能测试评价。为避免评价指标单一和主观性对算法效果评估产生的影响，分别从天空区域去雾效果、景物细节去雾效果和图像整体去雾效果三个方面进行测试评价。在图像整体去雾效果评价中，采用全局饱和度、全局对比度、峰值信噪比和结构相似度四个指标进行评估，并将测试组分为薄雾组和浓雾组分别评价。
对雾天随机拍摄的 50 张室外图像进行去雾测试，结果表明经本文算法去雾后的图像色彩自然而无过饱和现象，全局对比度和饱和度提升比率均值分别为0.309和0.994。滤波器尺寸自适应调整策略充分考虑细节特征，使得去雾后图像相比原始图像没有明显失真，结构相似度均值达到0.881。算法在FPGA端满足对1080P格式视频实时去雾处理需求。
1) 建立了图像去雾算法的自适应机制。主要包含两点：一是基于图像饱和度提出雾度判定策略，自动判定当前图像是否为带雾图像；二是将图像场景分为天空区域、非天空区域深度断层和非天空区域连续平面，分别执行相应去雾优化算法。其中在非天空区域去雾中创造性提出了滤波器尺寸自适应调整策略，解决了传统去雾算法在深度断层处可能产生的光晕效应。
2) 完成了基于FPGA核心的通用视频处理平台电路板卡的设计和制作。平台采用Xilinx公司XC7K325T型号高性能FPGA作为主处理器，板载DDR3 SODIMM内存插槽，实测内存条与FPGA之间数据交互最大带宽达到11.2GB/s，板载四路HDMI1.4视频输入接口和四路HDMI1.4视频输出接口，支持所有视频接口同时输入输出。
3) 实现了视频去雾算法在FPGA端的实时处理设计。代码工程采用SystemVerilog语言描述FPGA端RTL架构，充分考虑了时钟树结构优化、流水线设计、跨时钟域同步设计、高扇出信号设计、逻辑复用以及复杂运算的并行化实现等。经时序约束后所有路径均满足建立时间和保持时间要求。系统LUT资源和RAM资源占用量分别为35.52%和41.69%，系统对1080P视频实时处理的功耗为3.397W。本课题FPGA代码工程已开源。
4) 开展了多角度视频去雾算法功能性能测试评价。为避免评价指标单一和主观性对算法效果评估产生的影响，分别从天空区域去雾效果、景物细节去雾效果和图像整体去雾效果三个方面进行测试评价。在图像整体去雾效果评价中，采用全局饱和度、全局对比度、峰值信噪比和结构相似度四个指标进行评估，并将测试组分为薄雾组和浓雾组分别评价。
对雾天随机拍摄的 50 张室外图像进行去雾测试，结果表明经本文算法去雾后的图像色彩自然而无过饱和现象，全局对比度和饱和度提升比率均值分别为0.309和0.994。滤波器尺寸自适应调整策略充分考虑细节特征，使得去雾后图像相比原始图像没有明显失真，结构相似度均值达到0.881。算法在FPGA端满足对1080P格式视频实时去雾处理需求。