基于嵌入式系统的图像快速去雾技术研究与实现-测试计量技术及仪器专业论文.docx

承诺书 本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下 进行的研究工作和取得的研究成果。除了文中特别加以标注 和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。 本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或 部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 (保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名： 日 期： 南京航空航天大学硕士学位论文 南京航空航天大学硕士学位论文 基于嵌入式系统的图像快速去雾技术研究 基于嵌入式系统的图像快速去雾技术研究 I I PAGE PAGE IV 摘 要 雾天条件下，由于雾气粒子影响造成图像对比度降低、颜色失真、模糊不清等退化现象， 给研判目标带来一定的困难，直接限制和影响了户外视觉系统效用的发挥。因此，迫切需要 改善雾天退化图像的质量，降低雾天对户外成像系统的影响。 本文工作主要是两个方面，一是优化去雾算法，以获得更快的处理速度或更好的去雾效 果，二是结合嵌入式 TMDXEVM8168 平台特点，选择适合移植到嵌入式平台的去雾算法， 针对移植过程，对算法进行进一步优化。 去雾算法方面研究了基于图像增强方法中的自适应直方图均衡化方法，针对其增强后可 能出现的增强过度问题，提出了自适应限制参数的增强方法算法。从雾天图像退化模型的角 度出发，研究了暗元法基本原理，分析了算法中几项耗时操作并提出了复杂度更低的最小值 滤波、图像压缩等优化技术。从滤波的角度出发，提出了利用最大值滤波代替指导滤波器进 行边缘恢复，降低了滤波算法的复杂度。还提出了基于四个方向的方向中值滤波，此滤波器 具有滤除噪声和保持边缘的功能，用于代替暗元法中最小值滤波及指导滤波器，简化了滤波 操作，速度提升明显。 算法移植方面采用制表、查表，移位代替乘除，浮点转定点等优化技术提高算法速度。 充分利用基于达芬奇技术的 TMDXEVM8168 的软硬件资源，使处理器可以专注于算法处理， 由协处理器完成视频数据输入输出，有效提高了算法的实时性，使得系统处理高清视频时基 本满足实时性要求。 关键词：达芬奇技术，暗元法，速度优化，最值滤波，方向中值滤波 ABSTRACT Image in the fog is often degraded by scattering due to atmospheric particles, The distorted and blurred image make it difficult to estimate the objective, and directly limited the outdoor vision systems. Therefore, it’s urgent to improve fog-degraded image quality, reduce the effect of the fog. The content mainly consists of two parts: part one is optimizing of defogging algorithm to obtain faster processing speed or better results. the other is combining the characteristics of the TMDXEVM8168 platform to select the appropriate defogging algorithm, and optimize the defogging algorithm. The Adaptive Histogram Equalization image enhancement method is emphatic studied in the enhancement methods. We proposed to add a parameter to solve the problem of excessive enhancement. In the research of dark-channel prior, we proposed a more efficient Minimum filter, and compressing images to reduce the amount of calculation. In the point of filter, using Maximum filter instead of Guided Image Filtering to complete the edge repair w