有完整C++实现代码，PPT里面有算法具体实现的思路，如有疑惑欢迎提交补充。
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这个工程是基于暗通道先验去雾算法的FPGA实现，其中最小值卷积窗利用FIFO实现，可通过提高流水级数实现高精准度。所有代码由Verilog编写，并未使用一些IP，将很便利的移植到各种开发平台上，如Altera与Xilinx的各类FPGA。
C代码中有加导向滤波，实际上效果会好很多，但是FPGA实现的时候没有加上去，目前实现了图像的去雾，图片的A值是用上一帧的A值作为现有帧的A值，实际上应用的话应该不会有太大影响。
原提交版本实现了去雾，但是如效果展示图所示，结果比较暗，当前版本通过调整Y值，使图片相对显示的正常一些。
建议看一下何凯明的那篇论文，讲的还是很清楚的，FPGA上实际上粗糙的实现了功能。
其中RTL工程文件如下:
Folder Function pic #存放着用来仿真的图像 QuestaSim #存放Modelsim/QuestaSim的工程（为空，需自己创建工程至此目录） RTL #存放着所有源代码及仿真代码 vivado #工程及波形文件（当前版本Vivado2023.2，仅供参考，建议自行创建工程）
注：请把Modelsim工程创建到Questasim文件夹，添加RTL文件下所有源文件，选择顶层haze_removal_tb.sv进行仿真，工程需仿真14ms才能出现结果。
其中验证工程如下:
Folder Function C++ #基于opencv验证的暗通道先验去雾算法的验证方案（自行配置opencv环境） matlab #提高亮度以使去雾图片看起来正常点的代码
PPT演示文档如下：
https://docs.google.com/presentation/d/1hftrReSJX6RB1ljNpfOpNf5uYBZNhLuOinfR8WJm7VA/edit?usp=sharing
何凯明个人主页（内有论文、SLIDE）
1.Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
2.Guided Image Filtering
去雾算法相关介绍：
https://www.jianshu.com/p/df9c963a392a
暗通道先验去雾（single image haze removal using dark channel prior） - 知乎 (zhihu.com)
部分公式推导：
本工程中的仿真文件中读取bmp与保存bmp用的读取函数都是使用相对路径，如果不想自己重新切换下路径的话，上述三个文件夹及Vivado工程创建路径需与此教程一致。
本工程可以使用Modelsim Simulator或者Vivado Simulator进行仿真，仅需在仿真顶层haze_removal_tb.sv的4-5两行注释另一仿真器代码，即可实现两个仿真器任意运行。但Vivado仿真比较慢，推荐使用Modelsim仿真。
要进行处理的图片需经过win10自带的3D绘图保存为对应尺寸的bmp，可以查看大小是否正确来验证图片是否可以应用仿真。(如输入640x480的图像，每个真彩色像素是3个字节，bmp的帧头是54个字节，可以自己算一下，该图像大小应为640x480x3+54=900KB)
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