基于ZYNQ的图像去雾
设计完成了ZYNQ的实时去雾处理硬件平台。主要包括了基于OV5640的图像采集模块，基于暗通道先验和引导滤波的图像去雾模块，视频显示模块。
图像采集模块通过PS端通过SCCB配置寄存器，完成数据输入。视频显示模块通过VDMA的读通道读出DDR的帧缓存数据，并将视频数据传输到video stream to video out ip核和VTC的时序信号配合下，将数据信号利用RGB-2DVI转换成HDMI差分信号。 完成HDMI显示。
暗通道先验和引导滤波去雾计算电路的设计。
首先，软件软件测试性能。再根据软件程序，通过verilog设计图像处理模块。图像去雾模块的主要理论是 雾天图像成像模型和暗通道理论。
雾天图像成像模型是说 有雾图像 = 无雾图像*透射率 + （1-透射率）*大气光值。
根据此理论得到求出透射率和大气光值可以根据有雾图像完成去雾。
借助于暗通道先验理论。对一张除天空区域的无雾图像，总存在某些像素点的颜色通道亮度值非常低，接近于0.
针对此： 借助于暗通道先验理论。
我们要对雾天图像成像模型同除以大气光值，同时两边用最小值算子做最小值运算得到。
透射率 = 1 - min（r，g，b）min输入图像处以大气光值 再加上一个常数参数保存一部分雾取0.85.
要求取透射率需要先对RGB三通道，做最小值滤波。我们在具体做的时候为了减少浮点数的计算等号两边同时扩大216倍。最后需要缩小216倍。
输入图像做最小值滤波，通过两个比较器求出三通道的最小值，得到最小值图像后，进行最小值滤波通过对图像数据进行行缓存，再通过移位寄存器形成窗口完成，最小值滤波。在图像窗口中通过行比较器和列表器。 先得到行最小值，再得到列最小值。
求取透射率时候，大气光值已知。大气光值求取，理论上是暗通道图像中亮度大小前0.1%的像素点的平均值。 我们这里是得到亮度最大的像素点作为大气光值的取值。
基于以上透射率和大气光值，根据雾天退化模型，可以求出去雾后的图像。
基于导向滤波器保留边缘并平滑图像。
引导滤波需要引导图像，理论是根据输出图像q = ak*I+bk. 输出q是引导图像在窗口中的一个线性变换。 再根据q = 输入p -n噪音。 由线性回归，最小二乘法，求出ak 和bk。
q= a平均+ b平均
我们做的是根据ak表达式 求出引导图像在窗口中的均值和方差。以及输入图像在窗口中的均值。以及引导图像和输入图像在窗口中乘机求和。
这里使用均值滤波来求取均值。6个均值滤波，对于引导滤波数据存在小数，进行移位处理，结束运算后，再通过移位调整到原数值大小。均值滤波电路设计以及求取a，b参数。
引导滤波实现的是每个窗口的方差和均值。
均值滤波通过行数据求和，列数据求和，做平均运算实现。 行缓存，寄存器，加法树和除法器。
解决的问题：
1 全局大气光值求取受限，暗通道图像中前0.1%的高亮像素点作为全局大气光的依据。在软件处理中需要通过排序求取。在PFGA存储资源有限，通过循环比较求出最大像素值，具体做法，行缓存后，行最大值，列最大值。得到大气光值近似值。
2 透射率是0-1之间的数据，浮点数的运算消耗资源大且速度受限。 左移10位，扩大1024倍。最后通过移位复原。
3 图像数据不同重复使用，设计行缓存电路。
验证：
上版验证，观察去雾效果。 不同场景下的输入图片，观察细节特征，细节更加清晰，整体画面较为通透，周边景物的复原效果也较好，图像对比度也得到了明显提高。
运行时间30ms。满足实时性要求。
使用：平均梯度、峰值信噪比、对比度进行去雾效果的评价。
主观评价和客观评价。
时钟频率： OV5640 100MHZ，分频为200khz满足sccb协议。 74.25像素时钟。
DDR3 150MHZ
去雾模块 100MHZ系统时钟
单幅图片运算时间为30ms。
1280 x 720 图片 OV5640 30fps 33.3ms输入一张图片。
输入灰度图像和粗估计透射率
