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。

基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真研究——使用Quartus 13.0的挑战与改进方向,基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真与实现挑战——浓雾与天空区域处理优化,FPGA图像增强，基于FPGA的图像去雾处理，算法为暗通道先验，并在matlab上实现了算法的仿真，使用的软件为quartus13.0。 注意在FPGA上实现时，在浓雾区域和天空区域的处理效果不算太好。 ,FPGA图像增强; 基于FPGA的图像去雾处理; 算法为暗通道先验; MATLAB仿真; Quartus13.0; 浓雾区域处理效果不佳; 天空区域处理效果不佳。,基于FPGA的图像增强与去雾处理：暗通道先验算法的优化与仿真

何凯明博士2009年的论文（暗通道去雾）Single ImageHaze Removalusing Dark Channel Prior中的代码实现，可以直接运行的程序。

单个图像除雾 介绍 该程序使用暗通道先验实现单图像去雾。 编译依赖 OpenCV 脾气暴躁的 例子 演算法 使用暗通道先验去除单个图像混浊，何凯明，孙建和唐小鸥”，在CVPR 2009中 指导图像过滤，何凯明，孙健和汤小鸥”，在ECCV 2010中。

为提升水下图像的视觉效果, 提出了基于红色暗通道先验(RDCP)和逆滤波的水下图像复原算法。该算法首先简化Jaffe-McGlamery水下光学成像模型, 在此基础上, 利用RDCP消除水下成像过程中后向散射引起的图像雾化效果；然后结合各通道透射率图与光学传递函数的数学关系, 采用逆滤波去除前向散射分量；最后采用基于高斯分布的线性拉伸提高图像对比度。使用该算法与几种主流的水下图像处理算法对多种水下环境拍摄得到的图像进行处理, 并计算信息熵等客观评价指标。实验结果表明, 该算法能够更好地平衡图像的色度、对比度及饱和度, 视觉效果更接近自然场景下的图像。

何凯明图像去雾算法源代码实现，基于暗通道先验的算法，非常有效果

本算法是就何凯明论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》的c++复现，我用的运行环境是VS2019+opencv3.4.14，只要把代码复制到配置好opencv环境的项目下运行即可。本算法包括求取暗通道图、计算大气光强、计算透射率图、细化折射率图等具体算法步骤和注释，细化方案采取的是导向滤波，代码中导向滤波包含普通和快速的导向滤波算法，运行速度快。供大家参考学习。

这是使用暗通道先验法的去霾图像处理程序，需要的可以下载，希望可以帮助到你们

暗通道先验去雾算法的改进及FPGA实现