0 引言

    霧霾天氣下采集的交通監(jiān)控視頻圖像存在畫(huà)質(zhì)模糊,、亮度偏暗等問(wèn)題，這會(huì)給交通車輛監(jiān)管和有效信息采集帶來(lái)極大困難,，使人們很難從圖像中提取出有效信息,。因此，如何快速高效地對(duì)圖像進(jìn)行去霧,，降低天氣條件對(duì)交通監(jiān)控系統(tǒng)的影響,，提高交通監(jiān)控視頻質(zhì)量已成為亟需解決的問(wèn)題。

    目前為止,，圍繞如何有效去霧,，國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)了很多種去霧方法，這些研究方法大體可分為兩類：圖像增強(qiáng)方法和圖像復(fù)原方法,。圖像增強(qiáng)方法是早期人們探索如何有效去霧時(shí)常用的方法,，主要有基于統(tǒng)計(jì)特性的直方圖均衡化算法^[1]和Edwin.H.Land等人提出的Retinex理論^[2]。如文獻(xiàn)[3]利用圖像增強(qiáng)方法實(shí)現(xiàn)有效圖像去霧,；文獻(xiàn)[4]通過(guò)改善圖像對(duì)比度達(dá)到視覺(jué)去霧效果,；該類方法重點(diǎn)在于通過(guò)各種方法改善圖像對(duì)比度，從而實(shí)現(xiàn)視覺(jué)上的去霧,，但沒(méi)有考慮到霧天圖像場(chǎng)景深度的多樣性,，因而不能從根本上實(shí)現(xiàn)去霧?；谖锢砟Ｐ偷膱D像復(fù)原方法復(fù)原后圖像自然,，具有很好的去霧效果。具有代表性的是何愷明提出的暗通道先驗(yàn)去霧算法^[5],，該方法根據(jù)暗通道統(tǒng)計(jì)規(guī)律復(fù)原清晰圖像,，去霧效果明顯，但計(jì)算量較大，尤其是細(xì)化透射率采用的軟摳圖（或?qū)驗(yàn)V波^[6]）過(guò)于復(fù)雜和耗時(shí),無(wú)法滿足實(shí)時(shí)視頻去霧處理,。

    FPGA具有強(qiáng)大的并行運(yùn)算處理能力,，完全可以做到視頻實(shí)時(shí)處理,，基于此,，F(xiàn)PGA作為一種高效便攜的實(shí)時(shí)視頻處理平臺(tái)被廣泛應(yīng)用,。本文在研究文獻(xiàn)[7]算法的基礎(chǔ)上,，針對(duì)FPGA運(yùn)算能力強(qiáng),、處理速度快等特性,，對(duì)文獻(xiàn)[7]算法做出簡(jiǎn)化和改進(jìn),，提出了一種霧天交通視頻圖像快速去霧系統(tǒng),。實(shí)驗(yàn)證明,，該系統(tǒng)可有效解決霧天交通監(jiān)控視頻圖像降質(zhì)問(wèn)題。

1 快速去霧算法

1.1 算法流程

    為了降低去霧算法的復(fù)雜度,，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,，本系統(tǒng)在亮度Y分量的基礎(chǔ)上進(jìn)行有效去霧處理，具體去霧算法流程如圖1所示,。首先將采集到的視頻數(shù)據(jù)通過(guò)解碼,、轉(zhuǎn)換成YCbCr數(shù)據(jù)并緩存到SDRAM中，然后提取出亮度Y分量,，并對(duì)其反相化處理得到反色圖,，反色圖進(jìn)行中值濾波處理，濾波后得到的圖像即為大氣散射模型的傳播圖,；利用一幀圖像YCbCr數(shù)據(jù)估計(jì)出當(dāng)前大氣光強(qiáng)度A,；依據(jù)大氣散射模型，利用傳播圖,、大氣光強(qiáng)度A和霧圖亮度分量復(fù)原無(wú)霧圖像亮度分量,；最后在復(fù)原后的圖像RGB基礎(chǔ)上進(jìn)行亮度校正得到最終去霧圖像,，解決去霧處理后的圖像畫(huà)質(zhì)偏暗問(wèn)題,。

1.2 大氣光強(qiáng)度估計(jì)

    本系統(tǒng)充分考慮FPGA實(shí)現(xiàn)的可能性，以及交通監(jiān)控視頻處理實(shí)時(shí)性要求,，對(duì)大氣光強(qiáng)度A的獲取作以下調(diào)整：首先獲取一幀圖像的最大亮度值Y_max,，然后將Y_max和其對(duì)應(yīng)的Cb、 Cr數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成RGB數(shù)據(jù),，得到I_R,、I_G、I_B,，此時(shí)大氣光強(qiáng)度為：A=max[I_R,，I_G，I_B]。

1.3 傳播圖的估計(jì)與中值濾波處理

    獲取傳播圖的目的就是獲取場(chǎng)景目標(biāo)霧氣濃度,，以便與霧圖復(fù)原出無(wú)霧圖像,。本系統(tǒng)采用亮度反相化快速獲取傳播圖，該方法簡(jiǎn)單有效,，滿足視頻去霧實(shí)時(shí)性要求,。考慮到復(fù)原無(wú)霧圖像時(shí),，目標(biāo)場(chǎng)景細(xì)節(jié)容易被淹沒(méi),，為了增強(qiáng)目標(biāo)場(chǎng)景的邊緣細(xì)節(jié)信息，同時(shí)濾出反相化處理疊加的噪聲,，需要對(duì)反色圖進(jìn)行中值濾波處理,，以便增強(qiáng)復(fù)原圖像邊緣細(xì)節(jié)。

    中值濾波是將濾波模板內(nèi)的灰度值進(jìn)行有效排序,，選取中間值作為該滑動(dòng)模板的輸出值,。設(shè)f(x，y),、g(x,，y)分別是圖像灰度值和中值濾波有效輸出值。若W為滑動(dòng)濾波模板,，則：

1.4 圖像復(fù)原

    根據(jù)大氣散射模型表達(dá)式,，利用傳播圖即可復(fù)原無(wú)霧圖像亮度分量。由于傳播圖存在趨于0的情況,，所以有必要在式(2)中加入一個(gè)下限值t₀,，則所需復(fù)原公式為：

1.5 圖像亮度校正

    去霧復(fù)原后的圖像畫(huà)質(zhì)偏暗，需要對(duì)圖像亮度重新校正,。視頻圖像去霧處理對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高,，亮度校正要盡可能不影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

    基于以上思想,，本文提出了一種簡(jiǎn)單,、高效的提升圖像亮度的方法，該方法在復(fù)原后圖像RGB基礎(chǔ)上,，依據(jù)灰度值大小對(duì)圖像亮度進(jìn)行校正,，具體方法如下：

其中，c代表R,、G,、B三顏色通道；p是校正因子,，p值越大,，調(diào)整后圖像畫(huà)質(zhì)越亮。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),，選取p=50,，可取得較好的校正效果。

2 基于FPGA快速去霧算法實(shí)現(xiàn)

    本系統(tǒng)總體框架如圖2所示,。

    系統(tǒng)分為4個(gè)功能模塊，分別為大氣光強(qiáng)度A獲取模塊,、傳播圖估計(jì)與濾波模塊、圖像復(fù)原模塊和亮度校正模塊,。圖像數(shù)據(jù)處理采用流水線工作模式，所有圖像數(shù)據(jù)串行輸入各模塊并被逐一處理,，最后完成去霧處理后輸出。FIFO用于緩存各模塊之間的數(shù)據(jù),，使它們之間更加協(xié)調(diào)工作,。   

2.1 大氣光強(qiáng)度獲取模塊

    首先從亮度圖中獲取最大亮度值Y_max，然后將Y_max和其對(duì)應(yīng)的Cb,、Cr數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成RGB數(shù)據(jù)，取A=max[I_R,，I_G,，I_B]；獲取大氣光強(qiáng)度A需要遍歷一幀圖像數(shù)據(jù),，這嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,，為了降低獲取大氣光強(qiáng)度A對(duì)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的影響，在比較器工作的同時(shí)設(shè)置一個(gè)計(jì)數(shù)器,，當(dāng)計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù)達(dá)到640×480（視頻源采用PAL制式640×480彩色圖像）時(shí),，即表示一幀圖像數(shù)據(jù)處理完畢。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,，本系統(tǒng)每處理完20幀圖像數(shù)據(jù)更新一次大氣光強(qiáng)度A,可獲得較好的視頻去霧效果,。具體操作流程如圖3所示。

2.2 傳播圖估計(jì)與濾波模塊

    中值濾波模塊主要分為滑動(dòng)模板和排序模塊兩部分,。系統(tǒng)選用3×3滑動(dòng)模板進(jìn)行中值濾波,，調(diào)用IP核altshift_taps移位寄存器實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)模板功能，如圖4所示,。其中，D1~D9是待排序模塊處理的圖像亮度值。

    將D1~D9按大小排序后,，得到的中間值作為當(dāng)前滑動(dòng)模板中值濾波輸出值,，如圖5所示。

2.3 圖像復(fù)原模塊

    除法運(yùn)算調(diào)用Quartus II中的LPM_DIVIDE除法器實(shí)現(xiàn),。

2.4 亮度校正模塊

    去霧復(fù)原后的無(wú)霧圖像會(huì)出現(xiàn)畫(huà)質(zhì)偏暗現(xiàn)象,，因場(chǎng)景不同而產(chǎn)生不同程度的偏暗，不但降低了去霧效果,，而且嚴(yán)重影響交通監(jiān)控視頻有效信息的提取,。因此本系統(tǒng)在復(fù)原無(wú)霧圖像后利用校正式(4)對(duì)圖像亮度重新校正，提高圖像整體亮度,。在利用式(3)計(jì)算灰度值時(shí),，由于FPGA不支持浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算，所以將式(3)轉(zhuǎn)換成式(6)計(jì)算灰度值：

3 實(shí)驗(yàn)分析

    本系統(tǒng)FPGA^[8]選用Altera公司的Cyclone II系列EP2C70F896C6作為主控芯片,，使用Verilog^[9]語(yǔ)言編程,，視頻源為采集的PAL制式640×480彩色圖像，輸出端VGA顯示模式為640×480,，刷新頻率為60 Hz,。系統(tǒng)在優(yōu)化去霧算法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高了實(shí)時(shí)性，去霧處理速度為60幀/s,，完全滿足視頻實(shí)時(shí)處理要求,。

    表1為系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)占用FPGA資源情況，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)并沒(méi)有占用太多FPGA資源,，硬件成本很低,。

4 結(jié)論

    本文提出了一種基于FPGA硬件平臺(tái)的交通視頻圖像快速去霧系統(tǒng)，該系統(tǒng)去霧效果良好,，可有效降低霧天對(duì)交通監(jiān)控系統(tǒng)的影響,。FPGA具有運(yùn)算能力強(qiáng)、邏輯資源豐富等特性,，因此,，本系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)際需要與其他系統(tǒng)相連接，如作為交通車牌識(shí)別前端處理,，為后續(xù)車牌檢測(cè),、識(shí)別提供高質(zhì)量、清晰視頻源,。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,，成本較低，具有很好的實(shí)用價(jià)值,。

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作者信息：

高全明1,，孫俊喜2,，劉廣文1，才  華1,，陳廣秋1

(1.長(zhǎng)春理工大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,，吉林 長(zhǎng)春130022；2.東北師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院,，吉林 長(zhǎng)春130117)