新型除雾算法的HLS硬件化实现

1、新型除雾算法介绍
新型除雾算法在暗通道的基础上做了改进，效果总体上看与暗通道去雾差不多，当然也要依图片具体情况而定，解释一下算法：
无雾图像的恢复一般采用以下公式，J为去雾后图像、I为待去雾图像，A是全球大气光成分，t(x)是透射率。

所以我们要求解的变量就是t和A。

求A一般的做法是，选取暗通道前0.1%像素的指标，然后利用这些指标对A进行估计。但是如果场景对象大于patch的尺寸，就会导致对A的高估，而且，如果A的估计精度很大程度上依赖于patch的尺寸，那么patch的尺寸越大，估计的精度就越高。但是，如果我们增加patch的尺寸，那么计算成本也会增加。此外，补丁的大小必须足够大，以覆盖场景中明亮的对象。由于明亮物体的大小会随着图像的变化而变化，所以patch的大小无法最合适地决定。

求A的另一种做法是韩国人的一篇优化对比度增强算法，方法是基于四叉树细分对A进行估计。在这种迭代方法中，首先将图像分成四个区域，然后选择得分最大的区域进行进一步分解，直到所选区域的大小小于阈值。其中，每个区域的得分由矩形内像素值的标准差减去平均像素值计算，但是出现某些亮物体时（见论文Dehazing for images with large sky region）这种方法也会失败。

根据A Novel Image Dehazing and Assessment Method这篇论文，提出了一种利用雾霾等级代替空气光色来估计透射图的方法，为什么可以替代下文会讲到。

我们将上述公式的A用K替代，并求三通道中的最小值，有如下方程：

对每个颜色矢量进行最小操作也会导致数值较低，t也比较小，所以公式第一项忽略，变成：

解得：

由于该式子忽略较小项，会造成粗糙，于是用一个更小的值对它进行归一化

其中，
这样一来，t可以顺利得到了，只剩下了变量K。根据论文里实验结果，K值随着雾霾变化而变化，同质雾霾场景的K是相同的，因此说K的值代表了雾霾的程度。公式表示为

根据论文的方法，K被确定如下
其中C即

α用于避免颜色失真，值为三通道均值减去三通道最小值的均值

得到的C需要用均值滤波器进行平滑。

最后处理一下防止数值太低：

我们知道，使用HLS设计算法加速器一般是用HLS生成IP核，再设计Soc系统，调用生成的IP核。由于现在的场景是对单张图像进行处理而不是视频流，我们没有采用hls的视频流处理库函数，而是简单得把接口定义为数组，使用BRAM资源，这样一来对zedboard来说资源有限很可能会超标，暂时也想不到怎么处理。算法大致步骤如下：

1. RGB=RGB除以255
2. 求R,G,B的最小值分量dc（即暗通道），再求RGB平均值分量Im
3. 将向量A设为A=Im + (Im的均值 –dc的均值 )
4. 对A做卷积操作
5. 求灰度图gray，将gray与A做导向滤波，返回结果存在A中
6. 对A值做过滤：A = min(A,0.8)
7. 将RGB向量分别除以A后，求结果向量中的三通道最小值dc
8. 计算向量t = (1 -0.85*(dc))/(1-beta)，其中向量beta是RBG三通道的均值减去最小值，并对t值做过滤t =max(t,0.1)
9. 计算结果J，J = (I-A)/(t) + (A)
   HLS代码如下（由于资去掉导向滤波）：
   ``

#include <hls_video.h>
#include <ap_axi_sdata.h>
#define W 240
#define H 320
float temp[W+4][H+4];
void darkchannel(unsigned char img_bgr[3*H*W],float A[W*H],float Im[W*H],float out_bgr[3*H*W]){int len=H*W;int r=2*H*W;float dc=0,temp_i=0;for(int i=0;i<len;i++){float I1=img_bgr[i]/255.0;float I2=img_bgr[len+i]/255.0;float I3=img_bgr[r+i]/255.0;float min;    //get min of rgbmin=I1<I2?I1:I2;min=min<I3?min:I3;dc+=min;Im[i]=(I1+I2+I3)/3.0;temp_i+=Im[i];}float d_mean=temp_i/(len*1.0)-dc/(len*1.0);for(int j=0;j<len;j++){Im[j]=Im[j]+d_mean;//dark[j]=Im[j]+d_mean;}int x=W,y=H;for(int i=1+3;i<=x+3;i++){for(int j=1+3;j<=y+3;j++){temp[i][j]=Im[(i-4)*y+j-4];}}//fill up using board_default wayfor(int j=0;j<4;j++){for(int i=4;i<=y+3;i++){temp[j][i]=temp[8-j][i];temp[x+4+j][i]=temp[x+2-j][i];}}for(int j=0;j<4;j++){for(int i=4;i<=x+3;i++){temp[i][j]=temp[i][8-j];temp[i][y+4+j]=temp[i][y+2-j];}}for(int i=0;i<4;i++){for(int j=0;j<4;j++){temp[i][j]=temp[8-i][j];temp[x+4+i][j]=temp[x+2-i][j];temp[i][y+4+j]=temp[8-i][y+4+j];temp[x+4+i][y+4+j]=temp[x+2-i][y+4+j];}}for(int pos_i=4;pos_i<4+x;pos_i++){for(int pos_j=4;pos_j<4+y;pos_j++){int start_x=pos_i-4;int start_y=pos_j-4;float re=0;for(int i=0;i<9;i++){for(int j=0;j<9;j++){re+=temp[start_x+i][start_y+j]/81.0;}}A[start_x*y+start_y]=re;}}for(int i=0;i<len;i++){float ele1=(img_bgr[i]/255.0)/A[i];float ele2=(img_bgr[len+i]/255.0)/A[i];float ele3=(img_bgr[r+i]/255.0)/A[i];float min;min=ele1<ele2?ele1:ele2;min=min<ele3?min:ele3;float min_bgr;  //get min of rgbfloat I1=img_bgr[i]/255.0;float I2=img_bgr[len+i]/255.0;float I3=img_bgr[r+i]/255.0;min_bgr=(I1)<(I2)?I1:I2;min_bgr=min_bgr<I3?min_bgr:I3;float t=(1-0.95*min)/(1-Im[i]+min_bgr);if(t<0.1) t=0.1;img_bgr[i]=(img_bgr[i]/255.0-A[i])/(t)+A[i];img_bgr[len+i]=(img_bgr[len+i]/255.0-A[i])/(t)+A[i];img_bgr[r+i]=(img_bgr[r+i]/255.0-A[i])/(t)+A[i];}
}