基于GPU加速器的圖像實時去霧系統

高　策，趙新宇，柳玉晗中國科學院長春光學精密機械與物理研究所，吉林長春　130022

基于GPU加速器的圖像實時去霧系統

高策，趙新宇，柳玉晗
中國科學院長春光學精密機械與物理研究所，吉林長春130022

隨著成像技術的飛速發展，光學設備使用了越來越多的先進探測器；對影像的清晰展示逐漸成為光學設備的一項重要功能，在霧霾環境下，如何將實時影像進行處理，以更加清晰、更能突出目標特點、更具視覺效果的方式呈現在觀測者面前，已經成為制約產業發展的關鍵核心技術，是光學設備相關從業人員急需解決的課題；本文通過構建實時去霧系統的硬件環境，描述基于GPU加速器的圖像實時去霧方法，解決了霧霾環境下光學設備成像不清晰的問題，并通過試驗驗證了該系統對1080p的SDI圖像進行實時去霧處理的效果。從試驗結果可以看出該系統去霧效果明顯，實時處理能力強，具有較好的應用前景。

GPU加速器；去霧；光學設備，SDI，暗原色先驗。

近年來，隨著成像技術的飛速發展，光學設備使用了越來越多的先進探測器；除了完成傳統測量以外，對影像的清晰展示逐漸成為光學設備的一項重要功能。但由于霧霾的影響，使對氣象條件極其依賴的光學設備很難獲取清晰的圖像，如何將實時影像進行處理，去掉霧霾影響，以更加清晰、更能突出目標特點、更具視覺效果的方式呈現在觀測者面前，已經成為制約產業發展的關鍵核心技術，是光學設備相關從業人員急需解決的課題。

只有綜合提高以上技術的整體水平，并將各技術有效的結合在一起，建立整套的圖像優化體系，才能從根本上改進光學設備成像的視覺效果，讓客戶滿意，提高光學設備的整體競爭力。基于GPU加速器的圖像實時去霧系統就是在這種思想指導下建立起來的。

1　去霧系統硬件平臺

整個系統的硬件平臺由一臺圖形工作站、一塊NVIDIA Tesla K20 GPU 加速器、一塊圖像采集卡、多塊SDI圖像輸出卡組成。輸出卡數量依據實際需輸出圖像路數確定。工作站與各光纖圖像采集卡采用PCI-E總線連接。

圖形工作站平臺在選用kontron的EATX V2 X9DR3工業圖形服務器或同等性能產品作為計算機平臺，CPU配置為Intel Xeon E5-2658，10核心64位2.4GHz處理器，板載3個PCIE×8及3個PCIE×16插槽。圖形工作站配備多點觸控顯示器，選用優派TD2420 多點觸控顯示器。

圖像輸出卡采用Blackmagic DeckLink Quad（該卡可同時支持四路SDI輸出，采用PCI-E×4接口。配有4路 SDI輸出接口，可在SD/HD-SDI格式間切換使用。

采用基于NVIDIA Kepler?架構的NVIDIA Tesla K20 GPU 加速器。這款加速器針對并行計算而設計，可提供獨有的計算性能。

由以上硬件平臺可以看出，硬件平臺具有一定的先進性與成熟性，可以保證圖像去霧系統的高實時處理能力。

2　軟件環境與去霧算法

應用軟件采用C++語言結合DirectX Compute及TBB進行多核心多線程軟件開發，采用OpenCV及自研圖像處理算法完成對圖像的各類處理。

操作系統：采用Windows7-64bit專業版操作系統。開發環境：Visual Studio 2010+OpenCV2.4.10+TBB+Di rectX11。

軟件運用GPU （圖形處理器）搭配CPU來加速圖像處理，程序的串行部分在CPU上運行，并行部分在GPU上運行完成，組成協同處理環境，大幅提高計算性能，能夠實現多路數字圖像的實時增強處理。

大氣能見度較差的情況，會給成像系統帶來相當大的干擾。它不僅會降低圖像的對比度，使圖像出現顏色失真，而且會使圖像模糊不清。這是由于氣溶膠的存在，如灰塵、霧沫、煙霧使光偏移了原來的傳播路徑。氣溶膠粒子在成像的過程中，其散射后的成像又會發生多次散射，這樣多種散射光疊加在一起成像時，圖像就產生了一定程度的模糊，這種模糊圖像不僅帶來了很差的視覺效果，同時也給圖像的分析工作帶來了諸多不便。

根據大氣散射模型可以建立霧天降質圖像的數學模型，通常用如下等式來表示霧天圖像的形成機制。

式（1）中，I為成像設備觀測到的含霧圖像強度，x為像素點對應坐標，J為無霧條件下場景光強度，t為場景光的透射率，即場景反射光在經過介質散射后到達成像設備的比率，A為空中大氣光強度。圖像去霧的目的就是通過已得的I求出J。

景物距離的增加會導致霧氣影響增大，即透射率t是一個變化的參數，暗原色先驗規律的發現為動態估算t提供了良好的參考。暗原色先驗可描述為：在無霧圖像的非天空局部區域里，總存在一些像素點在至少一個顏色通道的值很低，即所謂的暗原色，這些暗原色通常來源于圖片中的陰影、顏色鮮艷或亮度較低的區域，其數學表達式為：

式（2）中，Jc為圖像J的某個顏色通道值，?（x）是以x為中心的一個局部區域，原文中被取為15× 15的方形區域，Jdark為所得的暗原色，其值通常會很低并趨于0，這個規律就叫做暗原色先驗。基于GPU加速的圖像去霧系統采用暗原色先驗去霧算法進行去霧處理，能夠提高圖像的視覺效果，不考慮圖像退化的原因，選擇性突出有意義的信息，抑制無效信息，以此改善圖像的視覺效果。

3　實驗數據

采用上述平臺與方法分別在城市霧霾環境，海邊水霧環境進行試驗，采用日立DK-H100相機作為圖像采集設備，這是一款3CCD高清廣播級SDI相機。圖1為在城市環境下去霧效果演示。

圖2、圖3為海邊環境下去霧前后效果比對。

試驗驗證了該系統對實時圖像的去霧處理效果明顯，使圖像的細節更加清晰，更能突出所要觀察目標的特點。

4　結論

本系統采用了GPU加速器，建立起GPU-CPU協同處理環境，以保證系統的實時處理能力，通過對系統去霧能力的驗證，可以看出該系統去霧效果明顯，實時處理能力強，可以廣泛用于各類監控光學設備的去霧與實時增強處理，具有較好的市場應用前景。

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1674-6708（2015）152-0152-02