基于OpenCL的圖像去霧算法并行加速實(shí)現(xiàn).pdf

1、計算機(jī)視覺系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到了生活中的各個方面，如交通監(jiān)控、行車記錄、衛(wèi)星地圖、安全監(jiān)控等，為諸多生活難題提供了有效的解決方案。但計算機(jī)視覺系統(tǒng)中圖像采集端容易受天氣影響，有霧天氣下獲取的圖像不清晰，嚴(yán)重影響了有效信息的獲取。因此，圖像去霧研究有著較大的應(yīng)用價值。
　　目前去霧效果較好的去霧算法，一般存在計算量大、計算時間長等問題，嚴(yán)重制約了圖像去霧算法的實(shí)際應(yīng)用。論文以暗通道先驗(yàn)去霧算法為研究對象，對算法進(jìn)行了優(yōu)化與改進(jìn)，提升了

2、去霧效果，并利用OpenCL技術(shù)，在CPU+FPGA異構(gòu)系統(tǒng)上進(jìn)行了并行實(shí)現(xiàn)，提高了算法實(shí)現(xiàn)速度。最后對 FPGA端 OpenCL應(yīng)用的執(zhí)行效率進(jìn)行了研究，通過多種加速優(yōu)化方法，進(jìn)一步提升了算法的實(shí)現(xiàn)速度。
　　論文的主要工作如下：
　?、儆捎诎低ǖ老闰?yàn)去霧算法計算得到的大氣光強(qiáng)度值偏大，使得去霧后的圖像偏暗。本文采用求暗通道圖像中，灰度值排列前0.1％的所有點(diǎn)的均值作為大氣光強(qiáng)度值方式，對算法進(jìn)行了改進(jìn)，使得去霧后的圖像更

3、加明亮自然，去霧效果更好。
　?、卺槍Π低ǖ老闰?yàn)去霧算法中計算大氣光強(qiáng)度值耗時問題，論文采用了一種基于統(tǒng)計的快速實(shí)現(xiàn)方式，利用數(shù)組統(tǒng)計并記錄暗通道圖像中各個灰度值的個數(shù)，然后按照灰度值，從大到小，計算數(shù)組中前0.1%個點(diǎn)的總和，再計算平均值得到大氣光強(qiáng)度，大大提升了算法的實(shí)現(xiàn)速度。
　?、坩槍λ惴ê臅r問題，論文在CPU+FPGA異構(gòu)平臺上，利用OpenCL技術(shù)，對去霧算法進(jìn)行了并行實(shí)現(xiàn)，提高了算法實(shí)現(xiàn)速度。
　　④由于