紅外圖像預處理技術的研究及FPGA實現(xiàn).pdf

1、近年來,隨著計算機和數字圖像處理技術的飛速發(fā)展,紅外弱小目標檢測技術開始廣泛應用于制導、跟蹤、自動控制、人工智能等諸多領域。這些應用對紅外成像質量的要求越來越高。因為紅外弱小目標具有距離遠、面積小、形狀特征弱、細節(jié)特征部分喪失、信噪比低等特點,所以對紅外圖像進行預處理是弱小目標檢測技術中的重點和難點。紅外視頻圖像數字預處理系統(tǒng)是紅外焦平面陣列探測器必備的后處理電路,對成像質量的影響越發(fā)重要。如何充分發(fā)揮紅外圖像預處理的優(yōu)勢,盡可能提高目

2、標的檢測距離,在紅外制導方面具有重要意義。本文提出了細胞神經網絡(CNN)的一種高效數字實現(xiàn)方案,針對細胞神經網絡的局部互聯(lián)性以及模板的時不變特性,采用比特串行的分布式算法來實現(xiàn)胞元的狀態(tài)更新。采用該架構實現(xiàn)的細胞神經網絡減少了硬件資源的占用以及總線的位寬。與細胞神經網絡的模擬實現(xiàn)方式相比較,數字實現(xiàn)方案由于采用了分布式算法可以占用更小的面積,從而提供更高的運行速度。采用細胞神經網絡進行圖像預處理,關鍵在于模板的設計。本文在研究了粒子群

3、算法收斂過程的基礎上,利用該算法收斂迅速的特點,將其引入到細胞神經網絡的模板設計中,并將該算法訓練的模板應用于圖像的邊緣提取,計算機仿真結果表明此法優(yōu)于傳統(tǒng)算法處理結果。為對該CNN數字實現(xiàn)方案進行驗證,本文提出了以FPGA為核心處理器實現(xiàn)紅外視頻圖像數字預處理系統(tǒng)的方案。該方案硬件電路包括兩路視頻A/D、數據緩沖同步FIFO、FPGA、數據存儲、顏色空間轉換等功能模塊。系統(tǒng)能夠完成對IRFPA信號的正確讀出,并將讀出的視頻模擬信號經A