基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪

在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标。为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法。在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求。实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标。跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器。在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms。该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪。     

采用非局部均值的超分辨率重构

由于传统的超分辨率重构无法在工程应用中对含有局部运动图像进行有效的运动估计及重构,本文提出一种采用非局部均值(NLM)的超分辨率重构方案.简要介绍了具有较好去噪特性的非局部均值滤波器,分析了超分辨率重构的代价函数,根据构造出的非局部均值超分辨率重构算法的代价函数及其求解,对提出的方案进行进一步的优化和化简,最后得到一种易于工程实现的重构算法.实验结果表明,提出的算法不仅具有NLM算法的优点,即不需进行显式的运动估计就能得到更清晰、细节更丰富的重构图像;而且重构速度比简化前的NLM算法提高将近30％,有望应用于具有复杂运动的图像的超分辨率重构.     

基于梯度图的快速POCS超分辨率复原算法研究

随着红外成像相关产业的兴起,红外成像技术具有的隐蔽性好、探测范围广、定位精度高、穿透距离远,以及轻质小巧、低耗可靠等优点备受青睐,已成为当前智能化光电探测发展的主流方向。然而,红外弱小目标的图像细节特征少、信噪比低等特点成为红外图像应用的瓶颈,如何提高红外弱小目标成像效果成为目前的研究热点。POCS算法是目前超分辨率复原中应用非常广泛的一种复原算法,但是该算法运算量大,处理时间较长,同时对图像的边缘细节保留能力较差。针对POCS超分辨率复原算法迭代时间较长,无法满足光电探测系统实时性的问题,提出了基于梯度图的快速POCS超分辨率复原算法(GPOCS)。该算法根据图像的梯度分布对图像中的像素点进行分类,采用不同的迭代系数进行计算。改进算法能够较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间。实验结果表明:GPOCS算法复原结果在背景处噪声得到一定的抑制,整体复原能力优于传统的POCS复原方法。该算法能够有效地保留边缘细节,同时处理时间小于传统的POCS复原方法,减少了1个数量级已经是接近实时。GPOCS算法能够自适应的选取迭代步长,较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间,虽然不能满足实时性的要求,但是也已经是接近实时。     

Piella像素级多分辨率图像融合框架的扩展及其算法

为了优化加权多分辨率图像融合的算法结构,在Piella像素级多分辨率图像融合框架基础上,提出一种只用匹配测度控制决策模块的加权多分辨率图像融合扩展模式,改变了传统加权多分辨率图像融合模式必须由活性测度和匹配测度共同决定决策因子的格局。相对于传统模式,提出的扩展模式去除了活性测度,相应的算法结构更为简单。以相关信号强度比作为匹配测度,给出了一种基于扩展模式的加权多分辨率图像融合算法。对红外和可见光图像的融合实验表明,该算法融合性能优于传统加权多分辨率图像融合算法,其边缘融合质量指标(EFQI)和加权融合质量指标(WFQI)分别提高了2.9%和1.8%;而且计算复杂度更低,计算决策因子所需的乘法和加法运算次数分别减少了66.7%和33.3%。     

基于FPGA和DSP的图像拼接系统

针对传统的在PC机上实现的图像拼接系统体积庞大、功耗高、携带不便等缺点,结合SIFT特征设计了一种基于FPGA和DSP的图像拼接系统。FPGA负责完成视频图像采集、显示的逻辑控制;DSP负责完成图像拼接算法的实现;并利用FPGA内部FIFO与DSP的EMIFA接口直接通信,实现FPGA与DSP之间的数据交换。利用Chip Scope、CCS对系统中的各个模块调试,实验结果表明基于FPGA和DSP的图像拼接系统能够实现图像拼接功能,验证了其有效性。同时极大地增强了系统的灵活性。     

相位差异法目标函数的并行化改造

考虑自适应光学波前探测技术利用相位差异法来估算波前相位畸变和恢复图像时运算量较大,难以用软件在PC平台上实现,而使用数字信号处理(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)搭建计算平台虽然可使运算并行化从而缩短运算时间,但其目标函数结构复杂,因此,本文利用泽尼克多项式的性质,提出了一种相位差异目标函数的改造方法.给出了改造后的目标函数计算公式和梯度计算公式,使相位差异法在每次计算目标函数时只进行多项式运算,从而不仅方便了用DSP和FPGA的硬件实现,也充分利用了硬件处理的并行性.设计了仿真实验和室内实际光路实验,分别以分辨率板和光纤光束为例对模拟图像和实际采集图像进行了恢复.实验结果表明,改造后的相位差异法仍具备较好的图像恢复能力,光纤光束成像分辨率显著提高,颗粒间轮廓清晰可见.     

近似稀疏正则化的红外图像超分辨率重建

针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解（K-SVD）法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方法时间消耗巨大问题,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合近似稀疏表示模型和K-SVD方法,提出近似稀疏约束的基于K-SVD的高低分辨率字典对学习算法。最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像。为了验证算法的性能,对提出的算法与稀疏性正则化的图像超分辨模型（SRSR）和Zeyde算法进行了实验比较。结果表明,本文方法能够较好地减少红外图像中的噪声,同时获得更好的超分辨率重建效果。     

基于3线阵探测器的亚像元成像超分辨率重构

虽然增加探测器的时间和空间采样频率可以提高亚像元成像系统空间分辨率,但探测器采集到的数据易发生混叠,使重构得到的图像的分辨率无法达到理想值。本文以3片线阵探测器亚像元成像为基础,提出一种超分辨率重构算法。首先,在高分辨率网格上建立插值模型;然后,辨识插值重构图像在线阵列方向和扫描方向的模糊核,得到整幅图像的模糊核;最后,采用带有Neumman边界条件的梯度平滑正则化模型去除模糊,抑制振铃效应。实验结果表明,该算法使亚像元成像系统分辨率为单线阵探测器无过采样成像系统分辨率的2.6倍;与双线性插值法相比,平均灰度等级(GMG)提高了7.71。该算法可以进一步实现对更多片线阵探测器亚像元成像的超分辨率重构,获取更高的系统分辨率。     

稀疏重构SAM芯片焊点检测方法研究

提出了基于稀疏表示的声扫描显微镜(Scanningacousticmicroscope,SAM)图像超分辨率重构方法,以解决其空间检测分辨率受超声波频率和穿透深度的限制,原始SAM图像分辨率较低,不利于封装缺陷辨识等问题。通过字典设计训练和稀疏系数α求解获得了重构的高分辨率SAM图像,利用Levenberg-Marquardt算法改进BP神经网络(LM-BP),并用于倒装芯片焊点缺陷识别。与原始图像及双三次插值图像相比,稀疏重构图像的峰值信噪比明显增大,提高了SAM图像质量,减小了芯片焊点的错误识别数目,错误率降至2.76%。试验结果表明稀疏表示的SAM重构算法和LM-BP神经网络训练速度快、识别精度高,可用于高密度半导体封装缺陷的检测及可靠性评估。     

基于FPGA+DSP架构的嵌入式视觉跟踪系统

针对视觉监控应用的实时性需求,提出了一种基于FPGA+DSP架构的嵌入式视觉跟踪系统。以FPGA作为主控制器,负责视频的采集,并对图像进行了自动调光、色彩插值、中值滤波和白平衡预处理,通过PCIE接口将DSP的处理结果输出至上位机进行了显示。DSP通过EMIFA接口从FPGA接口获得了高质量的图像,采用基于均值漂移的跟踪算法进行了目标跟踪。阐述了系统各个模块的接口设计及主要算法的实现,并进行了系统的优化设计。实验结果表明,经过预处理后,图像亮度适中,图像色温得到了校正,系统能够获得高质量的图像。经过代码优化后,跟踪算法能够稳定跟踪目标,算法处理每帧图像平均时间为13ms,能够满足实时性要求。     

采用DSP的电视测量跟踪器的研制

采用DSP+FPGA的线性流水阵列结构的数字图像处理器完成目标数据采集和处理,研制了基于DSP的电视测量跟踪器.针对欲测量地标的背景复杂的情况,在图像处理算法上采用基于遗传算法的图像模板匹配算法,有效降低了计算量,提高了匹配精度,取得了较好的实验效果.该算法还具有每帧图像匹配计算时间基本恒定的优点,便于在实际系统中采用.     

基于SOPC技术的视频图像处理系统研究

视频图像处理系统从最早期的以模拟系统为主逐步向数字化转变,而目前常用的用数字信号处理专用芯片(digital signal processor,DSP)做处理器的数字视频图像处理系统在高速信号实时处理中难以达到要求,系统可靠性低;相对而言,FPGA用于实时图像处理,在速度上具有很大的优势,其内部自身结构易于实现分布式的算法结构,使得各功能块可以同时工作,更有利于高速数字信号处理。FPGA(现场可编程门阵列)设计技术将尽可能大而完整的电路系统在单一SOPC(片上可编程系统)中实现,从而使得所设计的电路在规模、可靠性、开发成本、产品维护和硬件升级等多方面实现最优化。     

基于FPGA的异步电动机变频调速系统

针对传统的单片机(MCU)或数字信号处理器(DSP)以软件方式实现的控制系统普遍存在速度慢、稳定性差等问题,以实现全数字电机控制器的集成化为背景,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)硬件设计方案,并结合EDA模块化的设计方法和Verilog HDL硬件描述语言,在一片FPGA芯片中得到了验证和实现;采用"top-down"设计思想,对系统按功能划分模块进行了设计;首先对各功能模块进行了设计、仿真、验证,然后将整个系统组合起来进行了仿真、验证,最后利用FPGA进行了硬件验证;在此基础上,完成了异步电机SVPWM调制方式的V/F开环变频调速系统的实验。研究结果表明,该系统稳定性高、占用资源少、复用性高,在实时性、灵活性等方面有着MCU、DSP无法比拟的优越性,为设计高性能的电机控制专用芯片奠定了基础。     

基于Camera Link标准的DSP＋FPGA高速实时数字图像处理系统设计

针对数字图像处理系统数据量大、实时性高、体积小的要求,介绍了一种基于DSP（TMS320C6416）和FPGA（EP2C70）的高速实时数字图像处理系统,阐述了该系统的设计思路、硬件结构、工作原理,并详细描述了该系统的Camera Link硬件接口电路模块、FPGA数据采集和逻辑控制模块、DSP图像处理模块。该系统已经成功应用到实际项目中、图像采集效果满足设计要求。     

基于双DSP和FPGA的导航处理系统设计

机电技术的发展为惯性测量系统的大量应用奠定了基础。针对深海导航应用场合,为了提高深海惯性导航的精度和实时性,设计了基于双数字信号处理器（DSP）和可编程逻辑门阵列（FPGA）的捷联惯性导航计算机,成功构建了低成本、小型化的捷联惯性导航系统（SINS）。重点描述了双DSP和FPGA导航计算机的硬件设计思路。扼要介绍了系统软件的框架结构。与目前大多数的惯性导航系统相比,该系统体积小、重量轻、功耗低,适用于运算复杂的嵌入式惯性导航系统。实验室车载实验结果证明了上述设计的正确性和可行性。     

基于DM642光伏阵列红外图像分析系统的实现

DM642以其优越的性能广泛地应用于视频图像处理领域。该系统采用RF5结构构建系统框架、遵循XDAIS算法标准开发图像处理算法，在DSP／BIOS管理下，对光伏阵列红外图像的各种处理任务进行合理调用。实验表明：系统工作稳定。     

基于小波变换的实时图像融合技术的实现

提出了一种针对可见光和红外图像实时融合的系统。该系统由成像和图像处理两部分组成。其中,成像部分使用同一孔径以减少视差效应。并采用分光器以使同一光路光分别在红外和可见光传感器上成像。在图像处理部分。首先对两路图像进行配准、同步处理。然后在FPGA内部实现了一种基于小波分析的图像融合方法,实现了对两路视频图像实时进行融合。和Matlab中双精度运算结果相比,该系统的输出结果可达约43dB的信嗓比。满足实际的工程应用。     

基于FPGA+DSP的全自动灯检机图像识别系统设计

针对全自动灯检机对精度、鲁棒性和实时性的要求,设计一种基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程阵列(FPGA)数字图像处理的全自动灯检机图像识别系统。该系统采用FPGA对CMOS图像传感器采集的图像信息进行预处理,并采用高性能的DSP作为图像处理的核心部分,保证了系统性能的要求。详细介绍了系统的原理和实现方案,并在硬件系统上进行了算法验证及仿真实验。试验结果表明:该系统满足精度、实时性和适应性的设计要求。