一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法_CN109859178A
《基于FPGA的边缘检测系统设计》范文
《基于FPGA的边缘检测系统设计》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，边缘检测作为图像处理中的关键技术，被广泛应用于众多领域。
然而，传统的边缘检测方法通常需要大量的计算资源和时间，难以满足实时性和高效性的要求。
因此，基于FPGA（现场可编程门阵列）的边缘检测系统设计成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于FPGA的边缘检测系统设计，以提高图像处理的效率和准确性。
二、系统设计概述本系统设计以FPGA为核心，通过硬件加速的方式实现边缘检测算法。
系统主要包括图像输入、预处理、边缘检测、后处理和图像输出等模块。
其中，预处理模块对输入图像进行去噪、平滑等处理，以提高边缘检测的准确性；边缘检测模块采用高效的边缘检测算法，如Sobel、Canny等；后处理模块对检测到的边缘进行平滑、连接等处理，以得到更完整的边缘信息。
三、FPGA硬件加速设计FPGA具有并行计算、高带宽和低功耗等优点，非常适合用于加速图像处理算法。
在边缘检测系统中，我们通过设计专门的硬件电路，将边缘检测算法映射到FPGA上，实现并行计算和高速数据处理。
具体而言，我们采用了流水线设计，将边缘检测算法分解为多个模块，每个模块负责一部分计算任务，并通过数据流水线的方式实现高速数据处理。
此外，我们还优化了算法的硬件实现方式，降低了功耗和硬件资源消耗。
四、边缘检测算法设计在边缘检测算法设计中，我们采用了Canny算法作为主要算法。
Canny算法具有高准确性和鲁棒性，能够有效地检测出图像中的边缘信息。
在FPGA上实现Canny算法时，我们采用了分级处理的思路，将算法分解为多个级联的模块，每个模块负责一部分计算任务。
通过优化算法的硬件实现方式，我们提高了系统的处理速度和准确性。
五、系统实现与测试我们采用Verilog HDL语言编写了FPGA的程序代码，并通过仿真和实际测试验证了系统的可行性和性能。
在测试中，我们使用了多种不同的图像数据，包括自然场景、人像等。
基于无人机的遥感图像监测与目标检测技术研究
基于无人机的遥感图像监测与目标检测技术研究无人机遥感图像监测和目标检测技术在近年来得到了广泛应用和研究。
随着无人机技术的快速发展和普及，无人机遥感图像监测与目标检测在军事、环保、农业、城市规划等领域的应用呈现出巨大的潜力和市场需求。
本文将从无人机遥感图像监测和目标检测的技术原理、算法方法以及应用实践等方面进行探讨和研究。
一、无人机遥感图像监测技术原理无人机遥感图像监测技术主要包括无人机获取高分辨率图像数据、图像预处理与增强、图像分割与提取、图像分类与识别等环节。
首先，无人机利用载荷设备和传感器获取大规模、高分辨率、立体视角的遥感图像数据。
接下来，对图像数据进行预处理和增强，包括去除噪声、增强对比度等，以提高图像质量和信息内容。
然后，利用图像分割和提取技术，将图像分割成不同的目标区域，提取出目标的形状、纹理、颜色等特征信息。
最后，通过图像分类和识别算法，对目标进行自动识别和分类，实现目标的监测和分析。
二、无人机目标检测技术方法无人机目标检测技术是指在遥感图像中自动或半自动地识别和检测出感兴趣的目标。
目标检测主要包括目标的定位和识别两个过程。
目前，常用的无人机目标检测技术方法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法和基于多特征融合的方法等。
基于特征的方法主要是通过提取目标的特征信息，如纹理、形状、颜色等进行目标的检测。
其中，常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、傅立叶描述子、尺度不变特征变换等。
然后，通过利用分类器，如支持向量机、随机森林等，对提取的特征进行分类和判断，实现目标的检测和分类。
基于深度学习的方法是近年来发展起来的一种新型目标检测技术。
该方法通过利用深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，实现对目标的自动检测和识别。
其中，常用的深度学习模型包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
基于多特征融合的方法是将多种特征信息进行融合，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
《基于FPGA的边缘检测系统设计》范文
《基于FPGA的边缘检测系统设计》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，边缘检测作为图像处理中的关键技术，其应用场景越来越广泛。
为了满足实时性和高效性的需求，基于FPGA（现场可编程门阵列）的边缘检测系统设计成为了一个重要的研究方向。
本文将详细介绍基于FPGA的边缘检测系统设计，包括系统架构、算法实现、硬件设计及优化等方面。
二、系统架构设计1. 整体架构基于FPGA的边缘检测系统主要由图像采集模块、预处理模块、边缘检测模块、后处理模块和输出模块组成。
其中，图像采集模块负责获取待处理的图像数据；预处理模块对图像进行去噪、灰度化等操作；边缘检测模块是系统的核心部分，负责实现边缘检测算法；后处理模块对检测结果进行优化处理；输出模块将处理后的图像数据输出。
2. 边缘检测模块设计边缘检测模块是整个系统的关键部分，其性能直接影响到系统的整体效果。
在FPGA上实现边缘检测算法，需要充分考虑算法的并行性和硬件资源的利用率。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
在FPGA上实现这些算法，可以通过查找表、流水线等方式提高运算速度。
此外，还可以采用硬件加速技术，如利用FPGA的并行计算能力，实现多级联的边缘检测操作。
三、算法实现1. 预处理算法预处理算法主要包括去噪和灰度化。
去噪可以采用高斯滤波、中值滤波等方法，以消除图像中的噪声；灰度化则是将彩色图像转换为灰度图像，以减少计算量。
这些算法在FPGA上的实现，需要考虑到硬件资源的限制和运算速度的要求。
2. 边缘检测算法边缘检测算法是本系统的核心部分，其性能直接影响到系统的整体效果。
在FPGA上实现边缘检测算法，需要充分考虑到算法的并行性和硬件资源的利用率。
例如，Sobel算子可以通过查找表的方式实现，提高运算速度；Canny算子则需要实现双阈值、非极大值抑制等操作，这些操作在FPGA上可以通过流水线的方式实现，以提高运算效率。
四、硬件设计及优化1. FPGA选型及资源分配在选择FPGA芯片时，需要根据系统的需求和预算进行综合考虑。
红外图像中弱小目标检测技术研究
红外图像弱小目标检测技术研究1、本文概述随着技术的不断进步，红外成像技术已成为现代军事、航空航天、民用安全等领域不可或缺的重要工具。
特别是在夜间或弱光条件下，红外成像技术以其独特的成像方法实现了对目标的清晰观察和识别。
在实际应用中，红外图像往往含有大量的噪声和干扰，使得弱目标的检测异常困难。
研究红外图像弱小目标检测技术具有重要的现实意义和应用价值。
本文旨在探索红外图像弱小目标检测技术的相关理论和方法。
我们将分析红外图像的特征，以了解红外图像中弱小目标的特征和困难。
我们将回顾现有的弱目标检测算法，包括基于滤波的方法、基于背景抑制的方法和基于多帧融合的方法等，并分析其优缺点和适用场景。
接下来，我们将提出一种基于深度学习的弱目标检测算法，该算法通过从红外图像中提取和分类深度特征来实现对弱目标的精确检测。
我们将通过实验验证所提出算法的有效性，并将其与其他算法进行比较，为红外图像弱小目标检测技术的发展提供参考和启示。
2、红外图像弱小目标检测技术综述红外图像弱小目标检测技术是识别、提取和跟踪复杂背景下弱目标的重要技术。
由于红外图像中弱目标的信噪比低、对比度低、体积小、运动轨迹不确定等特点，其检测成为一项极具挑战性的任务。
近年来，随着红外成像技术和信号处理技术的快速发展，红外图像中的弱小目标检测技术也受到了广泛的关注和研究。
红外图像弱小目标检测技术的核心在于如何有效地从复杂背景中提取目标信息。
这通常涉及多个阶段，如图像预处理、对象增强、对象提取和对象跟踪。
在图像预处理阶段，主要目的是去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续的目标检测提供良好的基础。
在目标增强阶段，使用直方图均衡和对比度增强等各种算法来提高目标与背景之间的对比度，从而突出目标信息。
在目标提取阶段，采用阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法从增强图像中提取目标区域。
在目标跟踪阶段，通过滤波算法、匹配算法等实现对目标的连续跟踪。
目前，在红外图像中微弱小目标的检测方面取得了重大进展。
基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究
基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，可见光遥感图像作为一种重要的数据源，在军事侦察、城市规划、环境监测等领域得到了广泛应用。
然而，如何从大量的遥感图像中快速、准确地检测出特定的典型目标，一直是遥感图像处理领域的研究热点。
本文旨在探讨基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究，以提高目标检测的准确性和效率。
本文首先介绍了可见光遥感图像的特点和典型目标检测的重要性，阐述了目标检测在遥感图像处理中的地位和作用。
接着，综述了国内外在可见光遥感图像目标检测领域的研究现状和发展趋势，指出了现有方法存在的问题和不足之处。
在此基础上，本文提出了一种基于深度学习的典型目标自动检测算法，并详细介绍了算法的原理、实现过程以及实验结果。
本文的研究内容主要包括以下几个方面：对可见光遥感图像进行预处理，包括图像增强、噪声抑制等，以提高图像质量和目标检测的准确性；利用深度学习技术构建目标检测模型，通过对大量遥感图像的学习，实现对典型目标的自动识别和定位；通过对比实验和性能评估，验证了本文所提算法的有效性和优越性。
本文的研究成果对于推动可见光遥感图像目标检测技术的发展具有重要意义，不仅有助于提高目标检测的准确性和效率，还可以为军事侦察、城市规划、环境监测等领域提供有力的技术支持。
本文的研究也为其他领域的图像处理和目标检测提供了有益的参考和借鉴。
二、可见光遥感图像特点与目标检测难点可见光遥感图像，作为一种重要的遥感数据源，具有其独特的特点和优势。
可见光遥感图像具有较高的空间分辨率，能够清晰地呈现出地表目标的形态和结构，有利于目标的精确识别。
可见光遥感图像色彩丰富，可以通过色彩信息来区分不同类型的目标。
然而，这些特点也带来了一些挑战。
在可见光遥感图像中，目标检测面临着一些难点。
由于地表环境的复杂性，目标的形态、大小和颜色都可能发生变化，这给目标的准确识别带来了困难。
可见光遥感图像中常常存在大量的噪声和干扰信息，如云层、阴影等，这些噪声会干扰目标的检测。
红外弱小目标检测算法综述
红外弱小目标检测算法综述红外弱小目标检测算法是一种应用于特定领域的有效的图像处理技术，这种技术可以有效地检测出红外图像中被称为“弱小目标”的图像特征，进而提供重要的信息服务。
在红外图像中，弱小目标是指具有较低热能或光强度、较小视场大小、较低对比度和较低空间分辨率等特性的目标物体。
由于红外弱小目标的特征较为细微，因此，常规的图像处理方法对它们的检测效果较差，而运用红外弱小目标检测算法则可以显著提高识别效果。
红外弱小目标检测算法可以分为基于统计的方法、基于学习的方法和基于模板匹配的方法三大类。
基于统计的方法是利用非线性滤波器、概率密度函数和后验概率等统计分析手段，对红外图像进行处理，以提取其中的弱小目标特征，并将它们进行提取和分类。
基于学习的方法则是利用支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和深度学习等机器学习技术，通过与已知的真实目标进行学习，从而实现对弱小目标的检测。
基于模板匹配的方法是利用图像模板匹配算法，将已知的模板图像与待检测的红外图像进行对比，以发现其中的弱小目标。
随着研究者对红外弱小目标检测算法的设计不断深入，许多改进的算法也被提出，如基于特征点的算法、基于多尺度特征的算法、基于深度学习的算法等。
这些算法都是对前面提到的基本算法进行了改进和优化，以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。
基于特征点的算法主要是利用红外图像的细节特征，如纹理、轮廓和光强等，提取出红外图像中的特征点，然后利用这些特征点进行弱小目标的检测。
基于多尺度特征的算法则是利用多尺度的红外特征，构建多尺度的特征模型，并将其与图像进行对比，从而实现弱小目标的检测。
基于深度学习的算法则是利用深度学习技术，构建一个多层次的特征模型，并将其用于红外图像的分类和检测，从而提高弱小目标的检测精度和可靠性。
总之，红外弱小目标检测算法是一种有效的图像处理技术，旨在有效地检测红外图像中的弱小目标特征，为后续应用提供重要信息服务。
在现代研究中，基于统计、基于学习以及基于模板匹配的算法都被提出，而且随着算法的不断改进，许多改进的算法也被提出，以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。
【CN109858397A】一种基于自适应建模的红外弱小目标识别方法【专利】
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CN 109858397 A
说 明 书
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一种基于自适应建模的红外弱小目标识别方法
技术领域 [0001] 本发明涉及一种基于自适应建模的红外弱小目标识别方法，属于红外图像处理及 识别的技术领域。
背景技术 [0002] 红外弱小目标识别是计算机视觉领域研究的热点问题，在军用和民用领域应用广 泛，可集成到目标识别、防空预警、安防监控等系统中，具有重要的应用意义。 [0003] 红外成像技术的发展为弱小目标识别技术奠定了硬件基础，高分辨率红外成像设 备可对弱小目标进行清晰成像，从而提高了红外弱小目标的识别度。但是在复杂场景下，由 于复 杂背景噪 声的 干扰 ，红外弱小目 标检 测识别率仍然较低 ，该领域的 研究仍然是一个挑 战性的难题。 [0004] 文献一(Peng Tang ,Xinggang Wang ,Zilong Huang .Deep patch learning for weakly supervised object classification and discovery[J] .Pattern Recognition , 2017 ,vol .71 ,446-459 .)提出对弱小目标进行分块学习特征的方法。 [0005] 文 献 二 (Y o s h i h i r o S h i m a .I m a g e a ug m e n ta t i o n f o r o b je c t i m a g e classification based on combination of Pre-trained CNN and SVM[J] .Journal of Physics:Conference Series ,2018 ,vol .1004(1))采用基于卷积神经网络训练和SVM分类 的方法进行目标识别。 [0006] 文献三(Chenglong Li ,Zhimin Bao ,Xiao Wang .Moving object detection via robust background modeling with recurring patterns voting[J] .Mutimedia Tools and Applications ,2018 ,vol .77(11) ,13557-13570 .)中利用高斯模型对背景进行建模，检 测出前景运动目标。 [0007] 文献四(Y Bi ,X Bai ,T Jin .Mutiple feature analysis for infrared small target detection[J] .IEEE Geoscience&Remote Sensing Letters ,2017 ,vol .14(8): 1333-1337 .)提出一种多特征分析的红外弱小目标检测方法。 [0008] 但是大部分算法只对红外弱小目标进行了有效检测，并没有进行识别分析，或者 只对简单背景下的弱小目标进行了检测与识别分类，复杂背景下的红外弱小目标识别问题 仍然没有得到解决。
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( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910049352 .9
(22)申请日 2019 .01 .18
(71)申请人 北京航空航天大学 地址 100191 北京市海淀区学院路37号
(72)发明人 姜宏旭 缪锐 胡晓飞 张存广 韩琪 李浩
(74)专利代理机构 北京慕达星云知识产权代理 事务所( 特殊普通合伙 ) 11465
代理人 李冉
(51)Int .Cl . G06T 7/00(2017 .01) G06T 3/40(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109859178 A (43)申请公布日 2019.06.07
( 54 )发明 名称 一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检
测方法 ( 57 )摘要
本发明公开了一种基于FPGA的红外遥感图 像实时目标检测方法，该方法主要针对现有舰船 检测算法漏检率高、虚警多以及鲁棒性差等问题 提出了解决方法。主要由基于梯度卷积模型的粗 检测模块、基于傅里叶频谱和SVM的精检测模块 组成。本发明在充分分析红外遥感图像中舰船目 标自身以及典型虚警特征的基础上，选择能够有 效区分舰船目标与典型虚警的可用特征，并结合 支持向 量机分类算法 ，构建准 确、简单的目 标分 类模型 ，结合二维傅里叶 变换实现虚警的 快速 、 准确剔除。同时本发明能够减少FPGA逻辑资源和 存储资源的 消耗 ，发挥FPGA并行控 制优势 ，从而 在占 用较少FPGA资源情况下完成高精度目标检 测。
2 .根据权利要求1所述的一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法的自动化标 定方法 ，其特征在于 ，所述步骤一中 ，利用FPGA内部的 存储资源以 及VHDL ，在FPGA内部构造 双端口RAM或缓存FIF0，或构造双端口RAM乒乓模式构成二级缓存，按照写操作时序依次交 替读出缓存数据。
3 .根据权利要求1所述的一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法的自动化标 定方法 ，其特征在于 ，所述步骤二中 ，双线性插值算法的设计过程通过使 用商的位运算及余 数的位运算实现在FPGA上浮点型数据的表示。
步骤六、将SVM运算得到的十进制的输出结果与预设的精检测阈值进行比较，若所述十 进制输出结果的值大于精检测阈值，则输出十进制结果所对应的输入目标点坐标为所求的 舰船目标 ，反之 ，则为虚警并进行剔除 ；通过非极大值抑制算法对得到的若干舰船目标点进 行相邻点合并，输出最终的舰船目标信息，并从DDR中获取切片数据。
7 .根据权利要求2所述的一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法的自动化标 定方法 ，其特征在于 ，所述步骤六中 ，输出的 切片数据缓存在FIFO中 ，通过算法控制模块主 状态机对处理流程进行控制，实现粗检测模块、精检测模块分别与切片输出模块的乒乓控 制。
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权 利 要 求 书
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1 .一种根据权利要求1所述的一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法的自动 化标定方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一 、红外遥感图 像数 据进入FPGA存入DDR中 进行数 据缓存 ，通过对DDR进行地址 划 分将每幅图 像存入相应的 DDR区域中 ；根据输入粗检测模块和精检测模块的图 像块尺寸的 固定要求 ，计算DDR的 地址位置 ，并通过地址控 制从DDR 相应区域读取固定尺寸的图 像块进 行归一化算法运算，将归一化运算输出的结果作为粗检测模块和精检测模块的输入；
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一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法
6 .根据权利要求1所述的一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法的自动化标 定方法 ，其特征在于 ，所述步骤五中 ，在一维FFT变换IP核基础上 ，搭建二维FFT变换的实现
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权 利 要 求 书
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架构 ，分解为先对各行变换 ，再对矩阵 结果进行列变换 ，最终得到二维数据的 频谱值 ；根据 行变换 和列变换中对各行列计算的 相对独立 ，采 用了两个一维FFT单元并行进行两个行或 列的变换操作，使用双口RAM存储待变换的图像数据，即步骤四中得到的正方形图像块数据 及变换结果，使得两个FFT模块能够同时访问同一地址空间内的数据。
4 .根据权利要求1所述的一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法的自动化标 定方法 ，其特征在于 ，所述步骤三中 ，非极大值抑制算法通过设计双端口RAM乒乓模式构成 二级缓存，按照写操作时序依次交替读出缓存坐标数据。
5 .根据权利要求1所述的一种基于FPGA的红外遥感图像实时目标检测方法的自动化标 定方法 ，其特征在于 ，所述步骤四中 ，根据疑似目标点长宽进行按比 例放大 ，以 放大因子分 别为1、1 .5、2、2 .5求出的长宽为步长，从归一化算法输出的结果中获取四种大小的图像块 数据，实现舰船潜在区域全覆盖。
步骤四 、以 合并 后的 疑似目 标点坐标为中 心 ，以 合并 后的 疑似目 标点长宽为步长从步 骤一归一化算法输出的结果中取出对应区域的图像块，进行双线性插值缩放成正方形图像 块；
步骤五、对正方形图像块进行区域划分，根据划分后的区域数据进行二维傅里叶变换， 按二维傅里叶变换时序流水输出数据信息，并与预设的若干SVM模板进行点乘运算，输出十 进制数值；
步骤二 、对输入粗检 测模块的图 像块采 用双线性插值算法进行缩放 ，根据不同的 缩放 因子得到的图像数据进行x轴方向和y轴方向上的梯度运算，并与预设的若干卷积模板进行 卷积 ，得到卷积输出矩阵 ；
步骤三 、对得到的 卷 积输出矩阵的 每个坐标点对应的 值进行遍历 ，与预设的 粗检 测阈 值进行比 较 ，若坐标点对应的 值大于粗检测阈值 ，则当前坐标点为疑似目标点坐标 ，反之 ， 则为非目 标点坐标 ；输出疑似目 标点坐标与长宽 ，并通过非极大值抑制算法进行 相邻疑似 目标点合并；