2026年FPGA大赛用国产高云FPGA做实时视频去雾，暗通道先验算法在PL侧BRAM不够怎么办？求具体优化方案

暗通道先验的透射率计算确实吃BRAM，核心矛盾是窗口缓存的数据量——比如15×15窗口，全帧存下来BRAM直接爆炸。你提到的行缓冲是对的，但只做行缓冲还不够，因为行缓冲本质是串行移入，而透射率需要窗口内每个像素的RGB最小值，如果每来一个像素就全窗口扫描一遍，时序和资源反而更差。实际比赛里常见做法是：把透射率计算分解成两步流水线。第一步，对每一行做滑动窗口最小值缓存，用移位寄存器加比较器树，只存当前行窗口内的RGB最小值结果，而不是存整行像素。这样每行只需要一个很浅的FIFO或寄存器组，BRAM只用来缓存跨行的中间结果，比如15行窗口就只存15个最小值，而不是15行像素。第二步，透射率取这些跨行最小值的再最小值，用一个简单的流水线比较树，资源几乎可以忽略。这样BRAM占用能压到原来1/10以下。但有个坑：高云的BRAM有最小容量限制，比如一个块最小不能低于某个深度，用行缓冲时如果每个缓存深度太浅，反而会浪费块数。所以建议先算一下你实际需要的跨行缓存深度，比如1280宽的图像，每行只存一个最小值，那15行也就15个数据，完全可以用寄存器或分布式RAM实现，根本不用BRAM。只有图像尺寸特别大或者需要存整行数据时才考虑BRAM。代码片段的话，核心就是两个模块：一个模块做行内窗口最小值计算，用流水线比较器，每个时钟出一个结果；另一个模块做帧内窗口最小值计算，用一个深度为窗口行数的FIFO或寄存器组，存每行传来的最小值，再比较输出。注意FIFO要用高云IP核里的简单双口RAM或寄存器实现，不要用BRAM模式。另外，透射率计算完后还需要导向滤波，那个才是BRAM大头，建议用行缓存+双线性插值的简化方案代替全帧导向滤波，资源会好看很多。你目前用的是高云的哪个具体型号？有些小封装的BRAM总量才几十K，必须得这么拆才够用。

行缓冲+流水线比较树，别存整帧，存每行窗口的最小值就行。BRAM只用来存跨行中间结果，大部分用寄存器或分布式RAM。高云的BRAM块数少但寄存器多，多用逻辑。

分块处理其实不如行缓冲加流水线来得直接。分块会引入块边界重叠和块间同步问题，在实时视频流里处理起来很麻烦，调试周期长。建议你先算一下暗通道窗口大小，比如15×15，那每行需要缓存15个像素的RGB最小值结果，而不是15行像素。用寄存器组把每一行的窗口最小值存下来，15行就是15个寄存器，然后每来一个新行，就更新这15个寄存器中的对应位置，同时做一次比较输出透射率。这样BRAM只用来缓存像素数据本身，比如RGB输入先写进一个深度为窗口行数、宽度为像素位宽的FIFO，供后续导向滤波或其他模块使用。暗通道计算本身可以完全不用BRAM，用移位寄存器加比较器树就能搞定。另外，高云的LUT资源相对丰富，可以拿LUT配成分布式RAM来替代小深度的BRAM，这样BRAM块就能留给必须用它的部分，比如帧缓存或大FIFO。如果你现在BRAM已经快吃满了，大概率是暗通道计算里用了全帧缓存或者每行都存了整行像素，把那个改掉，资源立马松下来。