本文提出了一种基于FPGA技术的高分辨率视频图像实时去雾增强系统，旨在提高图像在恶劣天气条件下的清晰度和可见性。通过优化算法与硬件协同设计，实现了高效能、低延迟的图像处理功能，为视觉监控、自动驾驶等应用提供了关键技术支撑。
本段落主要探讨了基于FPGA的高分辨率视频图像实时增强去雾系统的设计与实现。
首先，文章强调了在大气散射条件下进行图像处理的重要性及挑战性。由于这种现象会导致对比度下降、细节层次减少等问题，因此，如何有效解决这些问题成为了研究的重点和热点。然而，现有的许多传统去雾方法往往只针对单幅图片，并且存在算法复杂度过高、稳定性差以及实时性能不足的问题。
接着文章介绍了目前主流的两种去雾技术：基于物理模型的方法（如暗通道优先法）与非物理模型的方法（比如自适应直方图均衡和限制对比度自适应直方图均衡）。虽然前者在效果上较为出色，但计算复杂性较高；而后者尽管能较好地增强图像局部对比度并突出细节信息，在处理均匀区域时却容易引入噪声。因此，cLAHE算法因其去雾性能优异、易于实现及适合于硬件加速的特点受到了广泛的关注。
随后作者详细介绍了一个基于FPGA的实时视频去雾系统的设计方案及其优势特点。该系统采用分块统计直方图的方法，并结合双线性插值技术以限制对比度过度放大，从而确保算法的有效性和效率。实验表明，在处理分辨率为1920×1080、帧速率达到30fps的视频时，此系统不仅能提供高质量去雾效果，还具有良好的实时响应能力和较低能耗（小于5W），非常适合于低功耗应用场景。
此外文章还介绍了系统的硬件架构及其各个组成部分的功能和特点。为了验证该系统的有效性，作者使用了多种有雾环境下的图像资料进行了测试，并取得了令人满意的结果。这表明所提出的方案不仅能够显著改善视频质量，而且适用于各种实时性要求较高的场合如自动驾驶视觉系统或智能监控等领域。
最后总结指出，通过开发基于FPGA的高分辨率视频去雾技术可以克服传统方法在实时处理方面的局限性，在低功耗条件下提供高质量图像增强效果的同时保持良好的稳定性和性能。这项研究为未来进一步探索和应用此类技术提供了有益参考和支持。
5星
