遥感视频实时云检测的FPGA高效实现方法

针对目前遥感图像云检测算法及算法运行所需硬件平台复杂度高,无法进行在轨实时检测的问题,提出了一种基于FPGA的面向卫星在轨实时运行的遥感视频云检测方法.首先根据不同的遥感视频输入格式对其自适应降采样处理;其次对顺序流入的图像自适应阈值分割,然后对分割后的图像进行聚类获取云区域,进而提取每一块云区域的特征向量;最后计算整幅图像的云覆盖率和可用度,以此判断是否将图像下传.实验结果表明,在60 MHz的时钟下,且Camera Link接口每个时钟周期同时输入两个像素时,822×1096大小的遥感视频云检测速度可达132 fps,相对于传统的嵌入式双核CPU,速度提升了6～7倍.该方法可实现卫星在轨实时云检测,极大地缓解了有限的星地数传带宽和巨大的遥感数据量之间的矛盾,大幅提升遥感卫星系统应用效能,具有很强的实用价值.     

Harris角点检测的FPGA快速实现方法

针对Harris角点检测算法计算量大导致实时性差的难题,提出了一种基于FPGA的快速Harris角点检测技术。利用FPGA并行处理的特点,将整幅图像分为两块后并行处理,对其中分解得到的每一块图像采用流水线处理,并将流水线结构分为导数生成器、高斯滤波、角点响应R值计算、非极大值抑制四级,且对流水线每一级中涉及到的复杂乘法运算转换为精简的移位及加法或减法运算,最终实现对目标的实时角点检测。实验结果表明,对于分辨率为1024x1024的图像,达到了每帧6.809ms的角点提取速度,与基于FPGA传统结构的Harris角点检测算法相比,速度提高了近一倍,极大提升了算法的实时性,具有较强的工程实用价值。     

基于TOF相机的非合作矩形目标三维位姿测量方法

针对目前空间非合作矩形目标位姿测量过程中提取像素级特征点误差大、距离测量值不稳定等导致的测量精度不高的问题,提出一种基于TOF（Time-of-Flight）相机的非合作矩形目标三维位姿测量方法。首先对灰度图像进行修正的FAST特征点提取,然后分别计算提取出的特征点在相机坐标系和目标坐标系下的三维坐标,最后检测矩形目标亚像素级角点并融合30帧距离信息后再计算姿态角。实验结果表明,对于1m距离范围内边长为50mm的非合作矩形目标,Z轴、X轴、Y轴方向位置测量的绝对误差平均值分别为2.65mm、1.28mm、0.60mm。姿态角γ测量的绝对误差平均值降为0.52°。相对于传统的基于点云配准的位姿测量方法,姿态角测量的绝对误差降低了48.0%,显著地提高了非合作目标三维位姿测量的精度和稳定性,具有广泛的应用前景。