FPGA --- 先验暗通道去雾学习

已于 2025-05-21 06:34:29 修改
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文章标签： 计算机视觉 图像处理 人工智能
于 2025-05-21 01:29:14 首次发布
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FPGA实现 

经过暗通道处理单像素最小值后 

因为图像灰度化/暗通道处理都是对像素点的RGB三通道取一样的值，图像灰度化是取均值，暗通道处理取的是最小值，在处理这个图像的时候，应为均偏灰色，所以为了了区分； 

经过5*5滤波核最小值滤波后 

 matlab自带ordfilt2

fpga硬件实现 

 仅有0.87%的不同

基于FPGA的图像去雾算法的实现
baidu_34971492的博客
11-11 4245
基于FPGA的图像去雾算法的实现 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qLEM43a40wP9NMFsM159zw 本文在《基于暗通道先验条件图像去雾算法》的最后段matlab的图像去雾算法的基础上对matlab代码进行转化完成verilog的FPGA图像去雾算法。 Matlab去雾算法的结果展示： 图1 实验结果1 图2 实验结果2 图3 实验结果3 1 FPG...
基于fpga实现的基于暗通道先验的实时去雾算法，数据可以从摄像头输入
2301_77012166的博客
03-14 747
基于fpga实现的基于暗通道先验的实时去雾算法，数据可以从摄像头输入，并在rgb屏幕上输出。有课程lunwen，ppt文件可以供参考。
基于FPGA的图像增强与去雾处理
Made In SQL
05-04 1090
基于FPGA的图像增强与去雾处理是当前图像处理领域的研究热点之一，FPGA（现场可编程门阵列）因其高速并行处理能力和灵活性，在实时图像处理中展现出巨大优势。
基于FPGA的暗通道先验去雾算法
qq_52487591的博客
04-21 1988
暗通道先验的去雾算法在去雾算法中是比较经典的。但是一般都是用Matlab实现，用veirlog语言实现的较少。在参考何恺明的论文和大磊的教学视频后，用VIP架构写了一个暗通道去雾算法。
FPGA视频图像去雾，基于暗通道先验算法实现，纯verilog代码编写，提供26套工程源码和技术支持
qq_41667729的博客
04-06 8206
FPGA视频图像去雾，基于暗通道先验算法实现，纯verilog代码编写，提供23套工程源码和技术支持
去雾算法之暗通道先验算法-matlab仿真
weixin_60610210的博客
12-24 398
先验：粗糙解释，先前的（已有的）经验。暗通道：亮度越低，求取的暗通道越黑。
基于暗通道先验的图像去雾算法+含代码操作演示视频
05-08
基于暗通道先验的图像去雾算法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在...
基于FPGA的暗通道先验实时去雾算法及其硬件实现
05-10
内容概要：本文介绍了基于FPGA实现的暗通道先验实时去雾算法。首先阐述了去雾的重要性和暗通道先验的基本原理，然后详细描述了算法的具体实现步骤，包括图像输入与预处理、暗通道估计、大气透射图估计与去雾处理、...
基于FPGA的图像去雾处理：暗通道先验算法的Matlab与Quartus实现
04-21
内容概要：本文详细介绍了将暗通道先验算法应用于FPGA平台进行图像去雾处理的技术实现过程。首先，作者在Matlab中展示了暗通道先验算法的基本原理和实现方法，包括计算暗通道、获取大气光值以及估算透射率等步骤。...
基于FPGA的高效图像去雾算法：暗通道先验法的硬件实现与Matlab仿真
04-28
内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的图像去雾算法，尤其是暗通道先验法的具体实现方法及其优势。文中首先解释了选择FPGA进行图像去雾的原因，即相比传统的软件方案（如OpenCV），FPGA能够显著提高处理速度并支持实时...
计算机视觉领域的AI算法总结——目标检测
qq_32205577的博客
07-22 1096
两阶段检测器R-CNN（2014）：首次将CNN引入检测，但存在重复计算Fast R-CNN（2015）：ROI Pooling共享计算（2015）：引入RPN网络，实现端到端训练Mask R-CNN（2017）：添加分割分支，多任务学习一阶段检测器YOLO系列v1：网格划分开创实时检测v3：多尺度预测+Darknet-53v8：Anchor-free+蒸馏学习SSD（2016）：多特征层联合检测RetinaNet（2017）：提出Focal Loss解决类别不平衡。
[2025CVPR-目标检测方向]FSHNet：一种用于3D物体检测的全稀疏混合网络。
hasakie的博客
07-18 1097
FSHNet是一种创新的全稀疏混合网络，用于解决3D物体检测中的长距离交互弱和中心特征缺失问题。该网络结合稀疏卷积的高效性和注意力机制的全局交互能力，通过SlotFormer块实现无限长距离交互，采用动态稀疏标签分配优化训练，并引入稀疏上采样模块增强细节。在Waymo、nuScenes和Argoverse2数据集上均达到SOTA性能，显著提升了大物体和小物体的检测精度。
FSHNet：高效目标检测新突破
keny-大成的博客
07-23 677
FSHNet是一种高效的目标检测网络，通过特征收缩机制减少计算量，适用于实时场景。该网络结合稀疏卷积和注意力机制，解决了长距离交互能力弱等问题，在多个3D检测基准上达到SOTA性能。文章提供了Rust实现方案，涵盖数据加载、模型定义、训练流程和部署优化。核心创新包括SlotFormer块、动态标签分配等，支持并行计算和WASM部署。代码示例展示了文件处理、网络通信等实用操作，便于实际应用开发。
数据集分享 | 智慧农业实战数据集精选
Coovally_AI的博客
07-23 276
为实现精准农业管理，一批真实采集、场景丰富的农业数据集正成为模型训练与落地验证的关键基础。在智慧农业的发展浪潮下，AI视觉算法正逐步渗透进作物生长监控、病虫害检测、采摘成熟评估等细分任务。土豆、辣椒、水稻、黄桃、香蕉等多作物的视觉数据集为AI模型提供了精准“实战靶场”。Coovally平台正帮助科研人员、农业企业与初创团队跨越技术门槛，以零代码的方式，将AI能力快速应用于农业管理与作物保护中。在平台上，你可以一键调用YOLO、Transformer等热门模型，快速对农业图像进行训练与验证。
【2025目标检测】最新论文
weixin_37763484的博客
07-23 547
目标检测2025最新论文解读
YOLO 目标检测的改进方法
zhang1379的博客
07-18 652
YOLO目标检测的改进方法可以从模型架构、训练策略、损失函数等多个方面入手，以下是一些常见的改进方法方向及参考文献：
【图像翻转+图像的仿射变换】——图像预处理（OpenCV）
weixin_70972767的博客
07-23 304
想象我们手上有一张矩形纸片，如果你固定纸片的一边，并沿着另一边施加一个平行于该边的力，这张纸片就会变形为一个平行四边形。剪切操作可以改变图形的形状，以便其在某个方向上倾斜，它将对象的形状改变为斜边平行四边形，而。二维空间中，图像点坐标为(x,y)，仿射变换的目标是将这些点映射到新的位置 (x', y')。输入点的坐标被扩展为齐次坐标形式[x,y,1]，以便能够同时处理线性变换和平移。相较于图像旋转中只能等比例的缩放，图像缩放更加灵活，可以在指定方向上进行缩放。是平移部分的系数，控制图像在平面上的移动。
嵌入式学习-土堆目标检测（4）-day28
最新发布
liuguangqia的博客
07-23 160
如过VOC弄懂了的话，那这个代码会非常简单import osdef __init__(self,img_dir,label_dir,transform,label_transform): #定义一些后面会用的参数self.img_dir = img_dir #img地址self.label_dir = label_dir #label文件地址self.transform = transform #是否要做一些变换。
暗通道先验去雾 fpga
03-28
### 基于暗通道先验的图像去雾算法在FPGA上的实现 #### 1. 暗通道先验简介 暗通道先验是一种基于自然场景图像统计特性的假设，即对于大多数非天空区域的局部补丁，在至少一个RGB颜色通道中存在像素值接近零的情况[^5]。这一特性被广泛应用于单幅图像去雾领域。 #### 2. FPGA实现的关键挑战 在FPGA上实现暗通道先预处理算法面临的主要技术难点包括计算复杂性和硬件资源分配之间的平衡。具体来说： - **全局最小值搜索**：为了找到暗通道中的最小值，需要遍历整个图像的所有像素及其邻域窗口，这可能导致较大的延迟和复杂的控制逻辑。 - **内存带宽需求高**：由于需要存储中间结果（如暗通道图、透射率图），可能占用大量片外DRAM空间，从而增加访问时间。 - **浮点运算支持有限**：传统CPU/GPU平台擅长执行密集型矩阵操作；然而，在某些低端型号FPGAs里缺乏高效的原生FPUs单元，则需采用固定精度表示法替代之以减少功耗开销同时维持足够的数值准确性水平[^3]。 #### 3. 实现方案概述 以下是针对上述问题提出的解决方案框架描述如下: ##### (a). 并行流水线结构设计 利用FPGA天然具备的高度并行能力特点构建多级流水作业模式来加速整体流程运行速度。例如可以在同一时刻分别处理不同位置处的小块子区间的最值寻找任务以及后续步骤里的参数估算工作等等... ##### (b). 局部缓冲机制引入 通过合理规划内部RAM模块大小与分布情况使得每次读取所需数据量尽可能少的同时又能满足当前阶段所需的全部信息输入要求; 这样既可以降低对外界存储设备频繁请求次数又能够提高系统吞吐性能指标. ##### (c). 定点数代替浮点数表达形式转换 考虑到目标平台上可能存在缺少专门用来完成此类工作的专用电路组件情形下 , 可考虑把原来涉及到连续变量范围内的各种算术运算都改写成为仅限整数量级之间相互作用的形式来进行近似模拟效果展示 . ```verilog module dark_channel_prior ( input wire clk, input wire reset_n, // Input image interface input wire [7:0] pixel_in_r, input wire [7:0] pixel_in_g, input wire [7:0] pixel_in_b, output reg ready_for_next_pixel, // Output defogged image interface output reg [7:0] pixel_out_r, output reg [7:0] pixel_out_g, output reg [7:0] pixel_out_b ); always @(posedge clk or negedge reset_n) begin if (!reset_n) begin // Reset logic here... end else begin // Main processing pipeline stages go here. // Example stage 1: Compute min across RGB channels per-pixel localparam MIN_DELAY = 2; integer i; reg [7:0] rgb_min; always @(*) begin : compute_rgb_min rgb_min = pixel_in_r; if(pixel_in_g < rgb_min) rgb_min = pixel_in_g; if(pixel_in_b < rgb_min) rgb_min = pixel_in_b; end // Subsequent stages would follow similarly structured pipelines... end end // Additional modules and submodules as needed for full implementation details omitted due to brevity constraints. endmodule ``` 此Verliog代码片段展示了如何在一个简单的同步时序回路内开始定义这样一个基本的功能区块之一—逐个比较三个色彩分量值得到每一点对应的最低亮度等级值的过程示意图[^2]. #### 结论 综上所述,虽然将Dark Channel Prior Defogging Algorithm移植至FPGA环境中确实存在一定难度和技术门槛,但是凭借精心的设计策略还是完全可以达成预期目的并且获得显著优于软件版本的表现优势. ---
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