内容概要：本文介绍了基于FPGA实现的暗通道先验实时去雾算法。首先阐述了去雾的重要性和暗通道先验的基本原理，然后详细描述了算法的具体实现步骤，包括图像输入与预处理、暗通道估计、大气透射图估计与去雾处理、图像输出等环节。文中展示了关键代码片段，并强调了FPGA在并行计算和加速图像处理方面的优势。最后，文章提到了仿真实现和硬件部署的可能性，展望了未来的优化方向。 适合人群：从事图像处理、嵌入式系统开发的研究人员和技术人员，尤其是对FPGA和去雾算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高质量图像处理的应用场景，如自动驾驶、监控系统、增强现实等。目标是提升图像清晰度，改善系统性能。 其他说明：文章附带了完整的仿真文件、课程论文和PPT，可供进一步研究和学习。

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种有效的图像恢复技术，它能够从雾化图像中去除干扰，恢复出清晰的场景。该算法的核心思想在于利用暗通道先验知识来估计图像中的透射率，并通过这一估计值来达到去除雾气的目的。在无雾图像中，暗通道通常具有很低的强度值，基于这一事实，算法提出者通过大量的无雾图像数据统计分析，发现大多数非天空的场景像素在暗通道中的值往往在[0,16]的范围之内。利用这个规律，可以推断出带有雾气的图像中的暗通道在相同的强度区间内，进而推算出透射率。 透射率的准确估计对于图像去雾的效果至关重要。算法通过构建一个透射率模型，结合原始雾化图像，可以计算得到透射图，这个透射图反映了场景中各个部分的能见度。接着，利用大气散射模型结合透射图和暗通道特征，可以对原始图像进行处理，从而得到去雾后的图像。 本文除了介绍算法的理论基础和步骤之外，还特别关注了算法的硬件实现。Verilog作为一种广泛使用的硬件描述语言，非常适合用来实现图像处理算法，尤其是在FPGA（现场可编程门阵列）这类硬件平台上。使用Verilog对图像去雾算法进行硬件描述，可以让算法在FPGA上进行实时或接近实时的图像处理，这对于需要高响应速度的图像处理应用来说非常有价值。例如，在自动驾驶车辆的视觉系统中，快速准确地处理摄像机捕捉到的图像对于安全驾驶至关重要，FPGA实现的图像去雾算法可以在这方面发挥重要作用。 在硬件实现的过程中，Modelsim作为一种仿真工具，也扮演了不可或缺的角色。它允许设计者在将Verilog代码部署到实际硬件之前对其进行测试和验证，确保算法的正确性和效率。通过Modelsim进行仿真，可以发现并修正逻辑错误，优化代码性能，从而确保在FPGA上实现时能够达到预期的效果。 基于暗通道先验的图像去雾算法不仅在理论和算法层面具有创新性，而且其在硬件层面的实现也为图像处理领域提供了新的可能性。利用Verilog将该算法部署到FPGA平台，配合Modelsim的仿真验证，该技术的应用范围和效率得到了极大的提升。

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的图像去雾算法，尤其是暗通道先验法的具体实现方法及其优势。文中首先解释了选择FPGA进行图像去雾的原因，即相比传统的软件方案（如OpenCV），FPGA能够显著提高处理速度并支持实时处理。接着，作者深入探讨了暗通道先验算法的核心思想以及如何利用Verilog语言在FPGA上实现这一算法的关键步骤，包括求解三色通道最小值、大气光估计、透射率计算等环节的技术细节。此外，还提供了完整的仿真测试流程，从生成带有特定雾度的人造图像开始，到最后将FPGA输出的数据转换为可视化的图像展示，确保整个系统的可靠性和准确性。 适合人群：对FPGA开发有一定了解，希望深入了解图像处理领域的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要快速高效的图像去雾解决方案的实际应用场景，如安防监控系统、自动驾驶车辆视觉识别等。通过学习本文提供的理论知识和技术手段，可以掌握如何构建高性能的图像去雾系统。 阅读建议：由于涉及到较多的专业术语和技术细节，建议读者提前熟悉FPGA基础知识、Verilog编程语言以及基本的图像处理概念。同时，可以通过实际动手实验来加深理解，尝试复现文中提到的各种功能模块。

"何教授去雾算法个人调试版本"揭示了这个压缩包中包含的是一个针对何教授提出的去雾算法的个人实现与优化。去雾算法是计算机视觉领域中用于改善图像质量的重要技术，尤其在拍摄雾霾天气照片时，能够显著提升图像的清晰度和色彩饱和度。 提到的内容表明，此程序是作者基于何教授的研究成果，结合个人理解编写的。它已经过实际测试，支持8UC3（8位无符号整数，3通道颜色图像）和16UC1（16位无符号整数，1通道灰度图像）两种格式的图像处理。这暗示了该程序具有一定的通用性，能够处理不同类型的图像数据。 "去雾算法 导向滤波"进一步明确了这个项目的核心技术。去雾算法通常包括暗通道先验、大气散射模型等方法，其中暗通道先验是何教授提出的一种有效去雾技术，它利用自然场景中局部存在极暗像素的特性来估计图像的透射率。而导向滤波是一种平滑滤波器，它能够保留图像边缘信息，常被用作去雾过程中的辅助工具，以防止图像细节丢失。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的内容提供了更多关于算法实现和理论的资源： 1. "暗通道先验图像去雾(C#版本).exe"：这是使用C#编程语言实现的暗通道先验去雾算法的可执行文件，用户可以直接运行处理图像。 2. "Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior.pdf"：这可能是何教授原始论文的PDF版，详细阐述了暗通道先验去雾算法的理论基础和方法。 3. "dicom.png"：一个DICOM格式的医学图像，可能被用于测试算法在不同类型图像上的效果。 4. "haze01.jpg"：一个带雾霾的图像样本，用于演示和测试去雾算法。 5. "《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理、实现、效果（速度可实时）.pdf"：这份文档可能是对原论文的解读，包含了算法的实现细节和实时性能分析。 6. "OpenCV导向滤波（引导滤波）实现（Guided Filter）代码，以及使用颜色先验算法去雾.pdf"：这部分内容可能是使用OpenCV库实现的导向滤波代码，结合颜色先验算法，为去雾过程提供支持。 7. "Haze_Remove"：这可能是一个包含额外去雾相关代码或资源的文件夹。 这个压缩包提供了一个个人优化的何教授去雾算法实现，结合了暗通道先验和导向滤波两种技术，并附带了相关理论文档、源代码和测试图像，是学习和实践图像去雾算法的一个宝贵资源。用户可以通过阅读论文，运行代码，以及对比处理前后的图像效果，深入理解和掌握这一领域的知识。

在本项目中，我们主要探讨的是基于Retinex理论的图像去雾算法在MATLAB环境下的实现。Retinex理论是一种模拟人眼视觉系统对图像处理的理论，它结合了图像亮度和色度的特性，旨在提高图像的对比度和清晰度。在图像去雾领域，Retinex理论的应用能有效地提升雾天图像的质量，恢复其原有的色彩和细节。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，是进行图像处理和计算机视觉研究的理想平台。在这个课程设计或毕业设计中，你将学习如何利用MATLAB编写代码来实现Retinex理论的核心算法，包括多尺度Retinex、光照估计和对比度增强等步骤。 1. **多尺度Retinex理论**：Retinex算法通常会涉及到多个尺度的处理，通过不同尺度的分析，可以更好地分离图像的局部亮度和全局光照信息。在MATLAB中，可以使用滤波器（如高斯滤波器）在不同的尺度上对图像进行平滑处理，然后计算不同尺度下的亮度比值，以估计图像的反射部分和环境光。 2. **光照估计**：在图像去雾过程中，准确地估计环境光是关键。这通常涉及到对图像全局亮度的分析，例如，通过选择图像中特定区域（如天空）的平均亮度作为环境光的估计。MATLAB提供了丰富的图像分析函数，可以帮助我们完成这个任务。 3. **对比度增强**：Retinex理论的一个重要优势在于它可以显著提升图像的对比度。在MATLAB中，可以通过调整图像的直方图分布，或者应用非线性变换（如伽马校正）来增强图像的对比度，使去雾后的图像更加鲜明。 4. **项目结构与代码解读**：项目文件"projectok_x"可能包含了MATLAB代码文件（.m）、数据文件（如原始图像和处理结果图像）、以及可能的README.md文件。README文件通常会详细解释项目的结构、代码的使用方法、以及预期的结果。通过阅读和理解这些文档，你可以更好地掌握算法的实现过程。 5. **实践与调试**：助教老师已经测试并确认了代码的正确性，这为你提供了一个良好的起点。你可以尝试用不同的图像数据来运行代码，观察和分析去雾效果，甚至尝试优化算法参数以获得更好的结果。 6. **进一步研究**：除了Retinex理论，MATLAB中还有其他去雾算法，如暗通道先验、大气散射模型等。了解和比较这些方法，可以帮助你深入理解图像去雾的原理，并提升你的图像处理技能。 这个项目不仅是学习Retinex理论和MATLAB编程的好机会，也是锻炼你解决问题和独立思考能力的实践平台。通过这个设计，你将能够掌握图像去雾的基本流程，并具备将理论应用于实际问题的能力。

该程序是Retinex去雾算法的仿真实现，亲测有效

NH-HAZE数据集源于以下paper: [1] C.O. Ancuti, C. Ancuti, R. Timofte "NH-HAZE: An Image Dehazing Benchmark with Non-Homogeneous Hazy and Haze-Free Images", IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020 [2] C.O. Ancuti, C. Ancuti, F.A. Vasluianu, R. Timofte et al. "NTIRE 2020 Challenge on NonHomogeneous Dehazing", IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020

基于局部直方图去雾算法MATLAB

图像去雾算法Matlab代码，可以实现图像去雾（Haze remove code）处理

为了提高有雾视频的可用性，针对视频增强的需求，基于图像去雾的物理模型，利用视频相邻帧间的信息冗余性，提出了基于光流法的视频去雾方法；对视频中亮度变化以及光流法误差引起的去雾对象边界不平滑的问题，通过引入时间域和空间域能量函数，对待处理视频进行时空一致性约束。实验证明：对于定点拍摄的视频数据，使用时空一致性优化的视频去雾算法能够增加帧间稳定性，获得较为理想的去雾结果。