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本文图像去雾增强系统采用DSP+FPGA架构完成。其中DSP使用TI公司生产的高速定点数字信号处理芯片TMS320C6455,该芯片是TI公司基于第三代高速C6000平台开发而成,主频1.2GHz,片上存储器L1P程序缓存256kbit,L1D数据缓存256kbit,L2缓存16Mbit,64位通路的EDMA控制器,EMIF接口支持16bit、32bit、64bit宽度,速度可达100MHz。FPGA采用Hi3519AV100芯片,具体性能参数见芯片选型。
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毕业设计开题报告
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设 计 题 目 :
指 导 教 师 :
2019 年 11 月 7 日
毕 业 设 计 开 题 报 告
1.选题依据:
1.1 选题的背景与意义
近年来, 随着计算机软硬件技术的不断发展,对有雾天气图像的景物影像进行去
雾处理已经成为可能,这反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求在雾天
情况下,由于场景的能见度降低,图像中目标对比度和颜色等特征被衰减,致使室外视
频系统无法正常工作,因此需要在视频图像中消除雾气对场景图像的影响事实上,图像
去雾一直是计算机视觉领域研究的重要内容,其主要应用是视频监控地形勘测和自动驾
驶等领域,因此,自动性和实时性就成为了这些研究关注的重点本文即在分析和借鉴了
若干计算机视觉领域的研究成果的基础上,从图像处理和物理模型的研究角度,对图像
去雾技术进行了综述性的介绍,并给出了这一领域的最新研究进展。
雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶,常呈现乳白色,其底部
位于地球表面,所以也可以看作是接近地面的云。霾其实跟雾区别不大,它的一种解释
是轻雾,多呈现灰白色,与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切
导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在,户外图像质量降低,如果不处理,往往
满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下,经过物体表面的光被大气中的颗粒物
吸收和反射,导致获取的图像质量差,细节模糊、色彩暗淡。
随着图像传感器和计算机技术的发展,户外机器视觉系统得到了广泛应用,而恶劣
天气(雾、雨、雪) 是影响户外视觉系统正常工作最主要的因素。由于大气散射,雾造成
图像色彩和对比度大幅下降,直接影响图像特征提取,从而导致以提取图像特征为基础
的监控、跟踪、智能导航、智能车辆等视觉应用系统无法正常稳定工作。因此如何从降
质图像中去除天气的影响,恢复图像的颜色、对比度已成为目前计算机视觉领域的一个
研究热点。对雾天降质图像的复原技术主要有 2 类:(1) 基于图像增强的方法,通过增
强降质图像的对比度满足主观视觉要求。直方图均衡化是图像增强中一种常用的方法,
全局直方图均衡化算法虽简单、实时性好,但效果较差。采用局部直方图均衡化方法进
行复原处理,但该算法运算量很大,需处理很长时间且效果并不理想。(2) 基于物理模
型的复原方法,从大气散射角度建立图像的退化模型,并利用先验知识实现场景复原。
其特点是需要已知场景深度或大气条件等先验信息作为复原的前提。基于多种假设建立
多参数退化模型,通过图像数据和景深等先验信息对模型参数进行估计,实现场景复原。
然而该模型要利用雷达等设备获得景深信息,其成本较高、操作不便,难以在现实中广
泛应用。通过处理同一场景下至少 2 幅不同大气状况的降质图像获得场景的结构和深度
信息,恢复了场景的色度和对比度。提出一种交互式的景深估计方法,通过对最大景深
和最小景深进行人为指定,得到近似的景深信息,对单幅降质图像实现场景复原。该方
法虽然降低了对图像采集的要求,但要通过人工交互处理的办法实现清晰化。从信息论
的角度出发,在基于物理模型的基础上提出种有约束的最优化复原算法,从理论上证实
从单幅雾天图像中可自动获取所需部分参数。通过以上分析可以看出,第(2) 类复原方
法建立在物理模型的基础上,其复原效果较好。但如何实现对单幅图像自动、实时地复
原是急需解决的问题。
1957 年第一颗人造地球卫星进入地球轨道,人类从此开始了太空活动。1960 年 4
月 1 日美国发射第一颗电视和红外观察卫星——泰罗斯卫星,首次将电视摄像机拍摄的
清晰可见光云图送回地球,遥感图像的研究受到了越来越多的研究者的重视。随着卫星
数量的增多,遥感图像广泛应用于军事、国防以及农业、林业、地质、地理、水文、气
象、海洋、城市工程等各个领域。但是在遥感数据处理过程中突出的问题是,云雾的存
在使得遥感图像得不到应有的信息,很多遥感图像无法发挥其应有的价值。由于遥感数
据来源有限,必须对已有的资料进行充分的利用,在有云层覆盖的区域,地面被云层阻
挡,从遥感图像获取不到地面信息,如何去除云雾的影响,提取地物信息,成为图像增
强的一个重要任务。
1.2 图像去雾技术分类
目前对于雾天图像的处理方法主要分为两类: 雾天图像增强和雾天图像复原雾天图
像的增强方法不考虑图像降质原因,适用范围广,能有效地提高雾天图像的对比度,
突出图像的细节,改善图像的视觉效果,但对于突出部分的信息可能会造成一定损失雾
天图像复原是研究雾天图像降质的物理过程,并建立雾天退化模型, 反演退化过程,
补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值,
从而改善雾天图像质量这种方法针对性强,得到的去雾效果自然,一般不会有信息损失,
处理的关键点是模型中参数的估计对于每一类方法,按照去雾方法的相似性进一步归纳
为不同的子类方法: 基于图像处理的雾天图像增强方法分为全局化的图像增强方法和局
部化的图像增强方法; 基于物理模型的雾天图像复原方法则包括基于偏微分方程的雾天
图像复原基于深度关系的雾天图像复原和基于先验信息的雾天图像复原。雾图增强是智
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电气_空空
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