大雾不再迷茫！大学生用CUDA技术去雾
1/16
在今天举行的GTC2011大会上，来自上海交通大学的一名学生借助NVIDIA GPU成功开发出图像去雾应用，图像还原几乎接近无雾天气的状况。
小编身处北京，对本地的大雾司空见惯，虽然不会在大雾中迷失方向，但是对于开车的用户，大雾天气限速甚至封锁道路经常导致一些同事上班迟到，车友有苦难言，不过来自上海交大的一同学成功的利用NVIDIA GPU开发出一套图像去雾功能，大雾行车状况有望得到极大改善。
2/16
在有雾的天气下，拍摄的图片能见度低，除了影响照片的质量，也极大的影响的人们的生活，所以人们称之为雾霾。
3/16
确立问题到解决问题的过程。
4/16
目前现有的解决方案存在适应性差，同时处理速度还跟不少，遇到需要实时处理就捉襟见肘了。
5/16
数学建模，确定去雾算法。
6/16
去雾算法需要从观测图像中推测场景实际亮度。
7/16
由于图像大都采用了RGB纪录方式，每Bit色彩范围为0-255，所以场景亮度可以从有限场景深度中穷举得到。
8/16
采用加权求和在PODC的指导下综合VCHIs的像素值信息。
9/16
图像处理前的效果。
10/16
图像处理后，明显变清晰了，已经可以正常的分辨建筑了。
11/16
在这之前只是考察程序的可行性，验证后进入程序的改善和平台，为了满足实时处理的需求，采用了CPU GPU的方案，显卡使用了NVIDIA GeForce GTX 460。
12/16
GPU程序实现方案I。
13/16
GPU程序实现方案II。
14/16
使用了GPU计算，可以看到一张800万像素的图片只需要0.1s就可以完成，这样计算即使面对1080p的视频也毫无压力，完全可以应用在车载设备上。相对CPU方案加速了208倍。
15/16
为了验证程序的实际效果，将一张清晰图像通过雾化工具进行处理，毕竟很难拍到一组无雾和有雾的对比照片。
16/16
将雾化的照片经过程序处理，发现结果和原始（无雾化）照片对比，非常接近。