[发明专利]基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法

权利要求书

1.一种基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法，其特征在于：

输入一帧CCD图像传感器产生的高清原始图像数据(201)；

①A、采用双线性插值和最小值滤波求得像素点的暗通道值(202)；

①B、对区域中的暗通道值进行最小值滤波，将结果作为该区域左上角像素点的暗原色值，如此逐点计算像素点的暗原色值(203)；

①C、对暗原色值进行均值滤波(204)；

①C-a、对经均值滤波后的暗原色值进行最大值滤波，在相邻若干帧图像中该结果的平均值即为大气光数值(205)；

①C-b、将放大一定倍数后的透过率值存储在以暗原色值为地址的ROM中(206)，这样透过率的计算过程就变成了读取ROM的过程，ROM中透过率的计算公式为：

t＝(1-w0×dc/gray_max)×n，

t是透过率，w0取0.9，dc是暗原色值，

gray_max是最大灰度级，n是放大倍数；

再针对天空明亮区域算法失效的情况修正了透过率值，引入了容差的概念，容差是指暗原色值与大气光数值的差的绝对值，容差越小越容易出现透过率估计值偏小的情况，因此这里的做法是设定一个阈值，当容差小于阈值时增大透过率的值，否则透过率保持不变(208)；

①C-c、统计经均值滤波后的暗原色值小于第1阈值的像素点数目，用来判断场景是否有雾，在一帧图像中，当该像素点数目大于第2阈值时，场景被判断为无雾，当该像素点数目小于第3阈值时，场景被判断为有雾，当该像素点数目在第2阈值与第3阈值之间，判断状态保持不变(207)；

②恢复出无雾图像，计算公式为J＝(I-A)/t+A，

J为无雾图像，I为有雾图像，A为大气光数值，t为透过率(209)；

③输出一帧原始图像数据，当场景被判断为有雾时，输出的原始图像为去雾后的图像，当场景被判断为无雾时，输出的原始图像与输入图像保持一致(210)。

2.按权利要求1所述的一种基于FPGA的高清视频实时自动化去雾方法，其特征在于大气光数值的求取流程是：

A、对经均值滤波后的暗原色值进行最大值滤波(401)；

B、在相邻若干帧图像中该结果的平均值即为大气光数值(402)；

C、大气光数值每帧更新一次，在视频消隐期更新，把上一帧图像的大气光数值用在当前帧上。