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1、基于ZYNQ的Retinex实吋图像去雾图像去雾系统。提出一种基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾方法，在HSV颜色空间对亮度分量V进行Retinex算法去雾处理；采用ARM+FPGA软硬件协同的方式，由ARM完成算法控制功能及图像的颜色空间转换、对数等简单运算；在FPGA屮采用高斯核隨数与二维图像卷积的并行算法估计环境光的照度。实验结果表明，提出的方法在保证去雾效果的诸况下，具冇处理速度快、小型化、可嵌入、可移植和功耗低等优点，能够满足户外视频系统的性能要求。引言由丁•雾霾天气会造成户外视觉
2、系统所获取的图像质量严重退化，不仅模糊不清、对比度降低，而且还会岀现严重的色彩偏移和失真，从而影响户外视觉系统的稳定性和准确性⑴2］。因此，对雾霾天气引起的降质图像进行有效、快速的去雾处理显得极为重要。常见的去雾方法冇两类：基于图像复原的去雾方法和基于图像増强的去雾方法［3］。前者是从图像退化的原因出发，建立去雾图像的物理模型，根据该模型来恢复出淸晰的去雾图像。该类方法去雾效果良好，但算法复杂度较大，不便于在硬件平台上实现。棊于图像增强的去雾方法不考虑图像雾化的原因和机理，而是有选择性地增强需要的
3、细节信息。属于此类的去雾方法常用的是Retinex算法［4］。Retinex算法能较好地保留图像的边缘等细节信息，处理后的图像具冇壳度适中、对比度高等优点。现冇去雾算法多数在PC上实现，其移植性和灵活性等均限制了在户外视频系统中的应用。ZYNQ是一种Xilinx体系的全口J编程片上系统(AllProgrammableSystemonChip),集成了双核ARMCortex・A9和FPGA,拥冇大量逻辑单元、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor,DSP)等资源，能够满足户外视
4、频系统的实时处理、小型化、可嵌入、可移植和低功耗等性能要求。据此，本文提出一种基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾方法，利用ZYNQ的ARM+FPGA软硕件协同的方式来提高户外视频系统的图像去雾性能。为了降低算法复杂度以及颜色保克，该方法在HSV颜色空间对亮度分量V进行Retinex去雾处理，对饱和度S做线性拉伸来扩展动态范围，保持色调H不变以避免颜色失真。在实现架构上，由ARM完成一些简单计算，如Retinex算法中的对数、减法运算以及线性拉伸、颜色空间转换等，而将高斯核帧数与图像的二维卷积
5、这种复杂耗时的计算交由FPGA采用并行算法来提高实时处理速度，ARM与FPGAZ间的数据交互则由片内总线AXI4(AdvancedextensibleInterface4)來承担⑸。传统Retinex算法Retinex理论认为一幅图像可分解为图像入射分量利反射分量，即:/(x,y)=£(x,y)-/?(x,y)(1)式中，/仗」)为接收到的图像信号，即带雾图像;A(x,y)为图像的入射分量，表示环境光的照度；/?(a,y)为携带图像细节信息的反射分量，即要复原的去雾图像；(.，•」)为图像像索坐标
6、。对式(1)两边取对数，就可得到去雾图像，即:Ig[/?(x,y)]=lg[/(x,y)J(2)通常，在传统Ketinex去雾算法中利用高斯核函数F(.))对带雾图像/(*」)进行卷积来近似逼近环境光的照度£(x,y):(3)(4)L(a」)二F(ji」)*/(x,y)F(x,y)=Ke式中，水表示卷积运算，F(x」)是高斯核函数，系数人由归一化函数决定"是高斯核函数的尺度参数。这样，对于一幅R(；B图像由式(2)可得：7?i(x,y)=lg/1(x,y)-lg[F(x,y)*A(xty)]=Wi
7、(x』)/[F(x,y)*k(x』)]}「•&{/{,(；』}(5)算法优化传统Retinex算法中对图像R、G、B3个通道分别进行处理，容易造成颜色失真，而在硬件实现中计算量非常大，难以满足系统的实吋性要求。因此，本文采用基于HSV颜色空间的Retinex算法。将带雾图像L1IRGB颜色空间转换到HSV颜色空间，得到相关性较小的色调H、饱和度S和亮度V,保持图像的H分量不变，对饱和度分量S进行线性拉伸，仅对V分戢进行单尺度Retinex算法处理，这样既可以降低算法的计算量，乂可以避免传统Reti
8、nex算法容易造成颜色失真的缺陷。算法流程图如图1所示。具体实施步骤如下：选取合适的。值和模板人小，根据式(4)构造高斯核函数；将带雾图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；根据Retinex算法，对亮度分量V取对数得到V1；将分量V代入式(3)与高斯核函数卷积，然后取对数得到环境光的照度估计值V2；V1分量和V2分量相减，得到经去雾算法处理后的亮度分量V3；对饱和度分量S进行拉伸得到S1；将色调分量H、拉伸后的饱和度分量S4以及经Retinex算法处理后得到的亮度分最V3转化到
