基于VME总线视频融合系统

融合方法的理论研究较多,而通用的实时图像融合系统较少.本文给出了具有VME总线、并行分布式结构的系统方案,核心是基于标准总线的实时系统,DSP并行完成多源图像实时配准和融合,FPGA实现总线和视频同步控制.所实现的系统具有运算能力强、通信带宽大、可扩展性和通用性强的特点,实用表明了它的可行性.     

实时图像融合技术研究的硬件实现

在多通道多传感器图像像素级融合算法深入研究的基础上，针对可见光与长波红外图像融合的实际需要，开展其实时实现技术的研究，建立了基于高速数字信号处理器TMS320C62的实时图像融合原理实验系统，并开展了多数字信号处理器并行结构的实时图像融合系统设计与仿真研究。     

基于Camera Link的高速图像采集处理器

设计了基于Camera Link标准的高速图像采集处理器,可以对高速的数字相机进行图像采集及实时图像处理。系统采用FPGA和DSP作为主要的内核处理单元,FGPA完成图像的采集和预处理,DSP完成复杂的图像处理任务。详细给出了处理器的结构设计和一些关键技术,如Camera Link接口技术、高速缓存以及显示技术、图像处理和输出接口设计等。经过调试,系统最终可以实时完成1000帧/s的图像采集和处理任务。     

基于高速DSP处理器的CMOS图像采集系统

提出一种以高度集成的CMOS图像传感器模组作为光学图像接收器件,以高速DSP处理器作为核心处理器件的基于CMOS图像传感器和高速DSP处理器的图像采集系统。介绍了系统的硬软件设计和质心计算的算法。结果表明,基于高速DSP处理器的CMOS图像采集系统可作为独立单元存在,并具有体积小、处理速度快、成本低且功耗低等优点。     

基于多宇宙并行量子遗传算法的多传感器图像融合方法

采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究.针对该算法在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合等缺点,通过分析该算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种基于多宇宙并行量子遗传算法和对比度视觉模型的多传感器图像融合方法.实验表明,该方法融合计算速度快,并行性能理想.     

红外与可见光图像融合中的快速配准方法

红外与可光传感器目标跟踪识别系统中常用的两种传感器，对这两种传感器图像进行有效的融合能大大提高探测识别的准确性和可靠性。快速准确地实现图像配准是图像融合的前提，为此提出了一种基于小波变换的快速算法，有利于实时准确地实现图像配准。     

基于特征点的图像配准子系统的研究与实现

本文针对图像配准,提出了一种能够应用硬件加速器实现的图像匹配处理算法,同时推出了相应的硬件架构。本算法基于图像的特征点的提取与特征点邻域的频谱匹配。同时,本算法可以用硬件逻辑单元实现,算法实现系统不需要加入数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)或除法器。由软件仿真结果证明,本算法在匹配一定图像变换范围内的多幅图像时效果较好。在硬件设计中,本子系统综合考虑了系统的速度与硬件的开销,将二者控制在了可接受的范围。由FPGA逻辑综合结果可知,本子系统可以实现高速的图像处理,能够应用在实时监控的领域。     

基于多核处理器的弹载嵌入式系统设计研究

基于实现目标探测识别以及高精度目标信息测量等复杂处理算法的目的,采用单片多核DSP TMS320C6678构成弹载高速多任务实时嵌入式处理平台,通过数据流处理模式的并行软件设计方法,将系统处理任务均衡分配到各处理器内核,以实现实时并行处理,提升弹载信息处理系统的功能和性能。开展基于多核处理器的并行软件研制、充分发挥多核处理能力将成为弹载嵌入式系统软件设计的新课题。     

基于FPGA的紫外/可见光图像实时配准实现

为了在电路损伤早期探测和定位电晕放电,依据其放电在紫外波段的成像特性,采用基于现场可编程门阵列(FPGA)为核心的处理平台,设计了可对紫外光和可见光两路信号进行采集、配准和融合处理的实时检测系统。通过优化设计硬件结构、快速图像配准算法及基于MicroBlaze软核的控制模块,提出了一种基于FPGA的快速图像配准的实现方法,实现了对不同焦距下可见光图像数据与紫外图像数据的实时融合处理。结果表明,该方法能够有效提高图像融合处理的速度和系统运行效率,满足对紫外信号进行检测和定位的要求。该方法已经运用于南方电网的线路巡检中。     

多光谱图像配准实时处理技术研究

针对多光谱图像配准问题,利用了基于边缘特征的的相关匹配算法,设计了由可编程逻辑门阵列FPGA和多处理器DSP板构建的通用性高速实时信号处理硬件体系结构。实验结果表明,该体系结构实现了多光谱图像匹配,并达到了实时处理的性能要求。     

实时双光谱图像融合系统设计

通过分析目前的图像融合技术，设计了一种实时双光谱数字图像融合系统。针对该系统特点设计了硬件平台和相应的图像配准、融合算法，充分利用DSP／BIOS的多线程机制及其各基础类模块的相关配置，提高编程效率和优化程序，并设计了支持中高层图像处理的多任务微内核．有效地满足了系统的强实时性要求。     

基于TMS320C6678的细胞图像识别系统并行实现方法

针对医学显微图像自动分析系统在应用中的实时性需求,根据显微镜细胞图像识别原理和多核流水设计准则,分析了细胞图像识别算法实时性,提出了一种基于TMS320C6678显微镜细胞图像识别并行流水实现方法。该方法实现了任务级并行流水,提高了系统的鲁棒性,达到了系统稳定和性能加速的目的。实验结果表明,该方法是可行、有效、可靠的,并且基于TMS320C6678的显微镜细胞识别系统的实时处理能力有很大提升。     

高分辨率多传感器融合图像跟踪系统的设计与实现

为了提高图像处理器目标跟踪的准确度和对复杂环境的适应能力,设计了一种CPCI架构的多传感器融合图像跟踪系统。针对高分辨率高帧频图像的采集、目标搜索与跟踪,设计并实现了以FPGA+DSP为核心的嵌入式图像处理平台,采用CPCI标准总线作为数据共享通道,由嵌入式图像处理平台完成实时计算,数据中心完成跟踪结果的数据融合和系统综合控制。实验结果表明：系统可以实现多路不同分辨率CameraLink图像或HD-SDI图像的采集和融合跟踪处理,该架构处理能力强,可扩展性高,结构紧凑,为图像融合跟踪系统提供了一种可靠的解决方案。     

A real-time multitarget tracking system with robust multichannel CNN-UM algorithms

This paper introduces a tightly coupled topographic sensor-processor and digital signal processor (DSP) architecture for real-time visual multitarget tracking (MTT) applications. We define real-time visual MTT as the task of tracking targets contained in an input image flow at a sampling-rate that is higher than the speed of the fastest maneuvers that the targets make. We utilize a sensor-processor based on the cellular neural network universal machine architecture that permits the offloading of the main image processing tasks from the DSP and introduces opportunities for sensor adaptation based on the tracking performance feedback from the DSP. To achieve robustness, the image processing algorithms running on the sensor borrow ideas from biological systems: the input is processed in different parallel channels (spatial, spatio-temporal and temporal) and the interaction of these channels generates the measurements for the digital tracking algorithms. These algorithms (running on the DSP) are responsible for distance calculation, state estimation, data association and track maintenance. The performance of the proposed system is studied using actual hardware for different video flows containing rapidly moving maneuvering targets.     

多传感器图像融合系统设计

为了实时获取场景的全面信息,本文采用图像融合技术,提出了基于FPGA的电视、红外、微光电视三路图像融合硬件实时系统设计方案,解决了成像光路、图像配准、处理系统及融合算法等关键技术,强化了图像中的有用信息,增强光谱信息含量。所设计的实时硬件系统平台可较为全面的输出场景图像信息。     

实时视频信号的Sobel边缘检测的FPGA实现

在实时视频信号处理中,由于边缘检测等图像处理算法的数据量大,系统采用FPGA+DSP的图像处理方案。利用FPGA可对数据并行处理的特点,在FPGA中实现数据量大、处理速度要求高,但算法结构简单的低层处理算法。文中介绍了在FPGA中实现Sobel边缘检测算法的方法,并提出了自适应阈值的处理方案。实验结果证明,FPGA能够对实时视频信号完成Sobel边缘检测,且自适应阈值模块保证了系统在环境亮度变化的情况下,得到良好的边缘检测效果。     

基于DSP和FPGA的通用图像处理平台设计

设计一种基于DSP和FPGA架构的通用图像处理平台,运用FPGA实现微处理器接口设计,并对图像数据进行简单预处理,利用DSP进行复杂图像处理算法和逻辑控制,实现图像数据的高速传输与实时处理。系统可应用于贴片机芯片检测中,并进行性能评估实验。实验表明该系统满足实时性和功耗的设计需求,易于维护和升级,具备较强的通用性。     

基于CPCI的红外图像实时处理系统

提出了一种基于CPCI总线、采用FPGA DSP架构的高性能红外图像信号实时处理系统。在该系统中,FPGA芯片XC2VP20-5FG676负责控制采样并作为红外图像信号的预处理单元,DSP芯片TMS320C6416T构成高速处理单元,PCI接口芯片PCI9054实现标准的32位PCI总线接口,从而构成了一个可用于红外信号采集处理的通用标准化硬件平台。该方案充分结合了不同处理器件的优点,具有处理能力强、数据传输速度快、接口可靠方便和编程灵活等特点。实验证明,系统能够满足红外图像实时采集处理的要求。