1、引言

圖像信息作為人類感知世界最直觀的信息之一，為我們認識世界提供了極大的幫助。近代以來隨著微電子技術的不斷發展，圖像信息經過了從無到有，從模擬到數字，從黑白到彩色，從可見光到多光譜等的不斷演進，圖像質量（分辨率、清晰度等）也有了極大提高。同時人類對圖像質量要求也在不斷提高，其中可見光圖像由于跟人眼成像最為相近其觀感對人的影響更大，因而對其質量要求更高。但受可見光傳輸及成像機理所限，所成圖像往往會受天氣如霧霾、光線不足等從成像過程暫時尚無法克服問題的困擾，需要對其進行事后處理。同時，在圖像跟蹤等應用領域，對圖像進行處理所帶來的時間延遲對伺服系統又是一種致命的缺點?；谝陨蠁栴}，本文設計了一種基于TI TMS320C6455+FPGA的實時圖像去霧增強系統，并將其應用于工程實際。

2、系統結構和工作原理

2.1、系統結構

本圖像去霧增強系統采用DSP+FPGA架構完成。其中DSP使用TI公司生產的高速定點數字信號處理芯片TMS320C6455，該芯片是TI公司基于第三代高速C6000平臺開發而成，主頻1.2GHz，片上存儲器L1P程序緩存256kbit，L1D數據緩存256kbit，L2緩存16Mbit，64位通路的EDMA控制器，EMIF接口支持16bit、32bit、64bit寬度，速度可達100MHz。FPGA采用ALTERA高端StratixII系列芯片，型號為EP2S系列EP2S60-F1020C5，該芯片具有邏輯單元60440，RAM總數318024kbit，DSPblocks36個，18bit×18bit乘法器144個，PLL12個，最大使用IO數718個。視頻編解碼使用3M公司芯片DS90CR285和DS90CR286實現。

2.2、系統工作原理

本系統結構框圖如圖1所示。

圖1 ?實時圖像去霧增強系統硬件框圖

基于DSP+FPGA架構的圖像處理系統是當前一種比較成熟穩定且廣泛應用的硬件結構，該結構系統中，FPGA通常作為一種調度使用，圖像處理算法實現主要靠高速處理信號處理芯片DSP完成，在跟蹤等領域圖像數據只需單向進入DSP，處理后輸出相應參數即可，在實時視頻圖像處理中大量圖像數據只需通過EMIF輸入，且輸出數據量較小可以實時完成。但在去霧增強過程中圖像不僅要輸入處理后還需要輸出，為了不造成DSP芯片EMIF口阻塞只能實行輸入、輸出分時進行，對于連續圖像數據來說就需要做緩存，如此則會帶來相應的數據延遲。為了去除這一延時，本圖像去霧增強系統僅將參數求取放入DSP中進行，而去霧增強算法最終實現由FPGA來完成。這樣去除了圖像數據在DSP與FPGA之間傳輸時的時延，且FPGA屬于純硬件實現因此實時性更好。

去霧增強系統采用香港微軟亞洲研究院何凱明先生的“暗通道”原理并對其改進后完成，由于該原理基本公式是一項不可求解的病態過程，實際應用中去霧算法的實現主要是公式中光介質傳輸系數t（x）和大氣背景光強度A兩參數的估計約束，由于這兩項參數求解需要對全幅圖像進行濾波等處理得出，運算量極大且理論上無法達到實時，因此本系統采取DSP與FPGA分工處理的方法進行。其中DSP主要完成上述兩項參數的估計，FPGA對圖像每個像素灰度值進行計算，該系統硬件工作分工及過程如圖2所示。具體算法將在下節介紹。

圖2 ? 實時圖像去霧增強系統硬件工作分工及過程圖

3、去霧增強算法

3.1、“暗通道”基本原理

在圖像處理領域，對因霧霾等影響造成圖像模糊應用比較廣泛的數學模型如式（1）所示：

I（x）=J（x）·t（x）+A［1-t（x）］（1）

其中I（x）表示成像設備對真實場景所成的觀察圖像即受霧霾影響所成圖像，J（x）表示真實場景圖像即不受霧霾影響的理想圖像，t（x）表示成像設備對光線的接收比例即光介質傳輸系數，A表示大氣背景光強度。對圖像進行去霧處理的實質是對公式（1）從左至右的逆推過程即已知觀察圖像I（x）求理想圖像J（x）。在實際的應用場景中，因為空氣具有自主流動性，在有限空間內可以認為大氣介質是均勻的其光傳輸系數不變可用式（2）進行表示：

t（x）=e-βd（x）（2）

其中β表示大氣散射系數，d（x）表示場景圖像的深度信息。結合公式（1）、（2）可以看出由于t（x）、J（x）、A同為未知量，是一個不可解過程。

HE的“暗通道”原理認為一副圖像中由于成像場景中陰影、色彩或暗表面等的影響，彩色圖像某一色彩通道、黑白圖像的某一局部區域有比較小甚至趨近于零的亮度值。某一圖像I（x）可用公式（3）表示：

Idark（x）=c∈{r，g，b}min（y∈ω（x）min（Ic（y）））→0（3）

式（3）中Ic表示圖像I的某一色彩通道，對于灰度圖像則表示圖像灰度值。ω（x）表示圖像中坐標x處周圍大小一定的圖像塊。HE等經過對大量圖片試驗證明無霧霾影響情況下Idark都比較小甚至趨近于零，這一發現就稱為“暗通道”原理。

3.2、圖像去霧處理

在“暗通道”原理支撐下HE在文獻［3］中綜合公式（1）~（3）對光介質傳輸系數t（x）進行估計約束，由于大氣背景光強度A始終為正值，假設其為已知值的情況下可得出公式（4）表示的估計值槇t（x）：

通過打量圖片試驗證明大氣背景光強度A可用先前選定的“暗通道”中最亮像素點灰度值的0.1%來進行估計。在對大氣背景光強度A和光介質傳輸系數t（x）有了合理估計約束后不難得出圖像去霧增強求解公式（5）：

J（x）=（（I（x）-A）/max（t（x），t0））+A（5）

對去霧增強圖像求解的難點及重點是光介質傳輸系數t（x）的合理估計及對求解結果的優化處理。為此本系統采用傳統的具有保邊效果的中值濾波來進行處理。實驗證明該簡化處理不僅能完全滿足實時處理要求，且最終處理結果同樣令人滿意。

4、實驗結果

為驗證本實時圖像去霧增強系統的有效性，搭建了實時仿真平臺，該平臺將輸入視頻在FP-GA中分兩路輸出，一路視頻輸出原始圖像，另一路輸出去霧后圖像，完全同時、同場景圖像的對比。

圖3 ?彩色相機實驗結果圖（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）

實驗分兩組，實驗一采用彩色相機在薄霧天氣下進行，分別列出在光線較強、光線較弱、光線正常視場較小、光線正常視場較大的4種條件下所得（a）（b）（c）（d）4組實驗結果對比圖，如圖3所示。

圖4 ?黑白相機實驗結果圖

實驗二采用黑白相機在比較濃的霧天下進行，分別列出（a）（b）（c）3組觀察霧天中塔吊不同部位的實驗結果，如圖4所示。

分析圖3實景實驗圖片可以看出，本系統對霧霾天氣下成像有了明顯改善，使圖像清晰度顯著提高，圖3（b）可以看出本系統同時具有圖像增強功能，在光照條件極差情況下，經本系統處理能清晰顯示圖像內容。圖4實驗采用黑白相機在霧霾比較重環境下進行，可以看出該條件下本系統同樣具有較好的處理效果。需要指出的是，該系統在有霧或光照條件差的情況下能有效去除這些不利條件影響，而在成像條件好的情況下不對圖像施加其他不利影響。

5、結論

設計了一款基于DSP+FPGA的嵌入式實時圖像去霧增強處理系統。實驗表明，該系統能穩定有效去除霧霾對圖像造成的影響，提高圖像清晰度，且對光照條件差的圖像具有明顯的增強效果。訪系統可有效提高成像系統環境適應性，在監控、偵察等軍民領域都具有廣泛的應用前景。