逻辑设计新人甲同学你好，我去年用类似的板子做过图像增强。针对你的问题，直接给点实操建议。首先，暗通道先验的流水线设计，重点在内存访问优化。Artix-7的BRAM不多，要省着用。暗通道计算时，不要等整帧图像都存下来再算，那样BRAM肯定爆。用滑动窗口，比如3x3或5x5的窗口，实时计算局部暗通道。透射率估计那块，别直接用论文里的软抠图，计算量太大。用快速引导滤波或者甚至用常数假设简化（假设透射率在局部恒定），虽然效果差点，但硬件实现简单。你可以用几个并行的乘法器和加法树来实现滤波核。其次，关于和轻量CNN对比，我的经验是，在35T上跑完整的CNN（即使AOD-Net）非常吃力。你需要考虑权重存储（需要大量BRAM或外部存储）、卷积加速器设计（消耗DSP）。传统方法资源占用更可预测，主要是逻辑和少量DSP。如果你坚持对比，建议用软件（如Python）在PC上训练并仿真CNN效果，然后在FPGA上只实现传统方法，用客观指标（如PSNR、SSIM）和帧率对比两者。这样毕设既有硬件实现，又有对比分析，工作量也适中。记住，先让传统方法跑通，这是核心。
本科毕设做这个挺有意思的，时间也充裕。Artix-7 35T资源确实紧张，但视频去雾流水线设计好了完全够用。暗通道先验的硬件加速，核心是把算法拆成可高度并行的步骤。第一步，暗通道图计算，对每个像素取RGB三通道最小值，这个可以设计一个并行比较单元，同时处理多个像素。第二步，引导滤波估计透射率，这是瓶颈。建议用简化的均值滤波代替，或者用可分离滤波优化，减少乘加和存储。透射率图和大气光值结合就能恢复无雾图像了。整个流水线要确保数据流不断，用行缓冲（Line Buffer）存几行图像，一边输入一边处理。资源上，Block RAM（BRAM）很关键，用来存中间图像，DSP切片用于滤波的乘加。如果帧率要求不高（比如30fps），深度优化后应该能跑起来。至于轻量CNN，AOD-Net这类模型虽然层数少，但卷积操作依然消耗大量DSP和BRAM来存权重和特征图。在35T上部署，你可能需要把权重精度降到8位甚至更低，并且大幅压缩模型。相比之下，传统方法确定性高，没有训练开销，硬件结构更规整，更适合资源受限平台。建议你先实现暗通道的硬件加速，作为保底方案，有余力再尝试用HLS或Verilog实现一个极简CNN对比。
