《電子技術應用》
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基于FPGA的交通視頻快速去霧系統的設計與實現
2017年電子技術應用第6期
高全明1,孫俊喜2,劉廣文1,才 華1,陳廣秋1
1.長春理工大學 電子信息工程學院,吉林 長春130022;2.東北師范大學 計算機科學與信息技術學院,吉林 長春130117
摘要: 針對霧天交通監控視頻圖像退化問題,提出了一種基于FPGA架構的霧天交通視頻圖像快速去霧系統。首先將采集到的實時圖像數據緩存到SDRAM中,然后在亮度分量基礎上估計傳播圖,最后基于大氣散射模型復原清晰圖像。該系統利用FPGA并行運算處理能力強、邏輯資源豐富等特性,針對PAL制式640×480彩色圖像,處理速度為60幀/s。實驗結果表明,該系統在保證輸出視頻質量的前提下達到了很好的去霧效果。
中圖分類號: TN911.73
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2017.06.018
中文引用格式: 高全明,孫俊喜,劉廣文,等. 基于FPGA的交通視頻快速去霧系統的設計與實現[J].電子技術應用,2017,43(6):71-74.
英文引用格式: Gao Quanming,Sun Junxi,Liu Guangwen,et al. Design and implementation on the system of high speed fog removal in traffic video images based on FPGA[J].Application of Electronic Technique,2017,43(6):71-74.
Design and implementation on the system of high speed fog removal in traffic video images based on FPGA
Gao Quanming1,Sun Junxi2,Liu Guangwen1,Cai Hua1,Chen Guangqiu1
1.School of Electronic Information Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China; 2.School of Computer Science and Information Technology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China
Abstract: To solve the problem of unclearness of traffic surveillance video image in foggy days, the paper puts forward a fog removal system in traffic surveillance video image based on FPGA. Firstly, cacheing the collected real-time image data to SDRAM, then estimating the spreading images by using the luminance component, finally recovering the original explicit images based on the atmospheric scattering model. With the characteristics of powerful process ability and richful logic resource of FPGA, the processing speed of image is 60 frames per second for a 640×480 PAL corlor image. The result shows that the system can better remove the fog in video image on the premise of outputing a high qualified vedio image.
Key words : FPGA;traffic videos;high speed fog removal;hardware system;atmosphere scattering model

0 引言

    霧霾天氣下采集的交通監控視頻圖像存在畫質模糊、亮度偏暗等問題,這會給交通車輛監管和有效信息采集帶來極大困難,使人們很難從圖像中提取出有效信息。因此,如何快速高效地對圖像進行去霧,降低天氣條件對交通監控系統的影響,提高交通監控視頻質量已成為亟需解決的問題。

    目前為止,圍繞如何有效去霧,國內外出現了很多種去霧方法,這些研究方法大體可分為兩類:圖像增強方法和圖像復原方法。圖像增強方法是早期人們探索如何有效去霧時常用的方法,主要有基于統計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[3]利用圖像增強方法實現有效圖像去霧;文獻[4]通過改善圖像對比度達到視覺去霧效果;該類方法重點在于通過各種方法改善圖像對比度,從而實現視覺上的去霧,但沒有考慮到霧天圖像場景深度的多樣性,因而不能從根本上實現去霧。基于物理模型的圖像復原方法復原后圖像自然,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去霧算法[5],該方法根據暗通道統計規律復原清晰圖像,去霧效果明顯,但計算量較大,尤其是細化透射率采用的軟摳圖(或導向濾波[6])過于復雜和耗時,無法滿足實時視頻去霧處理。

    FPGA具有強大的并行運算處理能力,完全可以做到視頻實時處理,基于此,FPGA作為一種高效便攜的實時視頻處理平臺被廣泛應用。本文在研究文獻[7]算法的基礎上,針對FPGA運算能力強、處理速度快等特性,對文獻[7]算法做出簡化和改進,提出了一種霧天交通視頻圖像快速去霧系統。實驗證明,該系統可有效解決霧天交通監控視頻圖像降質問題。

1 快速去霧算法

1.1 算法流程

    為了降低去霧算法的復雜度,提高系統的實時性,本系統在亮度Y分量的基礎上進行有效去霧處理,具體去霧算法流程如圖1所示。首先將采集到的視頻數據通過解碼、轉換成YCbCr數據并緩存到SDRAM中,然后提取出亮度Y分量,并對其反相化處理得到反色圖,反色圖進行中值濾波處理,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數據估計出當前大氣光強度A;依據大氣散射模型,利用傳播圖、大氣光強度A和霧圖亮度分量復原無霧圖像亮度分量;最后在復原后的圖像RGB基礎上進行亮度校正得到最終去霧圖像,解決去霧處理后的圖像畫質偏暗問題。

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1.2 大氣光強度估計

    本系統充分考慮FPGA實現的可能性,以及交通監控視頻處理實時性要求,對大氣光強度A的獲取作以下調整:首先獲取一幀圖像的最大亮度值Ymax,然后將Ymax和其對應的Cb、 Cr數據轉換成RGB數據,得到IR、IG、IB,此時大氣光強度為:A=max[IR,IG,IB]。

1.3 傳播圖的估計與中值濾波處理

    獲取傳播圖的目的就是獲取場景目標霧氣濃度,以便與霧圖復原出無霧圖像。本系統采用亮度反相化快速獲取傳播圖,該方法簡單有效,滿足視頻去霧實時性要求。考慮到復原無霧圖像時,目標場景細節容易被淹沒,為了增強目標場景的邊緣細節信息,同時濾出反相化處理疊加的噪聲,需要對反色圖進行中值濾波處理,以便增強復原圖像邊緣細節。

    中值濾波是將濾波模板內的灰度值進行有效排序,選取中間值作為該滑動模板的輸出值。設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為滑動濾波模板,則:

    qrs4-gs1.gif

1.4 圖像復原

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

    qrs4-gs2.gif

1.5 圖像亮度校正

    去霧復原后的圖像畫質偏暗,需要對圖像亮度重新校正。視頻圖像去霧處理對實時性要求很高,亮度校正要盡可能不影響系統的實時性。

    基于以上思想,本文提出了一種簡單、高效的提升圖像亮度的方法,該方法在復原后圖像RGB基礎上,依據灰度值大小對圖像亮度進行校正,具體方法如下:

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其中,c代表R、G、B三顏色通道;p是校正因子,p值越大,調整后圖像畫質越亮。本文通過實驗發現,選取p=50,可取得較好的校正效果。

2 基于FPGA快速去霧算法實現

    本系統總體框架如圖2所示。

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    系統分為4個功能模塊,分別為大氣光強度A獲取模塊、傳播圖估計與濾波模塊、圖像復原模塊和亮度校正模塊。圖像數據處理采用流水線工作模式,所有圖像數據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據,使它們之間更加協調工作。   

2.1 大氣光強度獲取模塊

    首先從亮度圖中獲取最大亮度值Ymax,然后將Ymax和其對應的Cb、Cr數據轉換成RGB數據,取A=max[IR,IG,IB];獲取大氣光強度A需要遍歷一幀圖像數據,這嚴重影響了系統的實時性,為了降低獲取大氣光強度A對系統實時性的影響,在比較器工作的同時設置一個計數器,當計數器計數達到640×480(視頻源采用PAL制式640×480彩色圖像)時,即表示一幀圖像數據處理完畢。通過實驗分析,本系統每處理完20幀圖像數據更新一次大氣光強度A,可獲得較好的視頻去霧效果。具體操作流程如圖3所示。

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2.2 傳播圖估計與濾波模塊

    中值濾波模塊主要分為滑動模板和排序模塊兩部分。系統選用3×3滑動模板進行中值濾波,調用IP核altshift_taps移位寄存器實現滑動模板功能,如圖4所示。其中,D1~D9是待排序模塊處理的圖像亮度值。

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

qrs4-t5.gif  

2.3 圖像復原模塊

qrs4-t5-x1.gif

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    除法運算調用Quartus II中的LPM_DIVIDE除法器實現。

2.4 亮度校正模塊

    去霧復原后的無霧圖像會出現畫質偏暗現象,因場景不同而產生不同程度的偏暗,不但降低了去霧效果,而且嚴重影響交通監控視頻有效信息的提取。因此本系統在復原無霧圖像后利用校正式(4)對圖像亮度重新校正,提高圖像整體亮度。在利用式(3)計算灰度值時,由于FPGA不支持浮點數計算,所以將式(3)轉換成式(6)計算灰度值:

    qrs4-gs6.gif

3 實驗分析

    本系統FPGA[8]選用Altera公司的Cyclone II系列EP2C70F896C6作為主控芯片,使用Verilog[9]語言編程,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。系統在優化去霧算法的基礎上進一步提高了實時性,去霧處理速度為60幀/s,完全滿足視頻實時處理要求。

    表1為系統實驗占用FPGA資源情況,本系統設計并沒有占用太多FPGA資源,硬件成本很低。

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4 結論

    本文提出了一種基于FPGA硬件平臺的交通視頻圖像快速去霧系統,該系統去霧效果良好,可有效降低霧天對交通監控系統的影響。FPGA具有運算能力強、邏輯資源豐富等特性,因此,本系統可根據實際需要與其他系統相連接,如作為交通車牌識別前端處理,為后續車牌檢測、識別提供高質量、清晰視頻源。本系統設計簡單,成本較低,具有很好的實用價值。

參考文獻

[1] 詹翔,周焰.一種基于局部方差的霧天圖像增強方法[J].計算機應用,2007,27(2):510-512.

[2] 林笑君,梁鳳梅.基于Retinex的一種圖像去霧算法[J].電視技術,2013(17):047.

[3] TAN R T.Visibility in bad weather from a single image[C].Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington D.C.,USA:IEEE Press,2008:1-8.

[4] RIZZI A,MARINI D,ROVATI L L,et al.Unsupervised corrections of unknown chromatic dominants using a Brownian-path-based Retinex algorithm[J].Journal of Electronic Imaging,2003,12(3):431-441.

[5] HE K,SUN J,TANG X.Single image haze removal using dark channel prior[C].Proceedings of IEEE Conference on Computer Visionand Pattern Recognition,Miami,FL,USA:IEEE Computer Society,2009:1956-1963.

[6] HE K,SUN J,TANG X.Guided image filtering[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2013,35(6):1397-1409.

[7] 郭璠,蔡自興,謝斌,等.單幅圖像自動去霧新算法[J].中國圖象圖形學報,2011,16(4):516-521.

[8] 克里茲(美).高級FPGA設計結構、實現和優化[M].孟展元,譯.北京:機械工業出版社,2009.

[9] 帕爾尼卡(美).Verilog HDL數字設計與綜合[M].夏宇聞,譯.北京:電子工業出版社,2009.



作者信息:

高全明1,孫俊喜2,劉廣文1,才  華1,陳廣秋1

(1.長春理工大學 電子信息工程學院,吉林 長春130022;2.東北師范大學 計算機科學與信息技術學院,吉林 長春130117)

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