基于Virtex-4 FPGA的低功耗图像融合系统

基于电源模块、外部存储器和FPGA器件等具体分析了融合系统的低功耗设计。FPGA器件选择了Xilinx公司针对高性能信号处理的Virtex-4 SX35三百万门级芯片,电源模块采用TI公司的两片TPS54310和一片TPS54610,具有低功耗特性,电压调节范围为0.9~3.3 V,调节精度可达1%。外部存储器使用高速、低功耗的ZBT SRAM存储器,消除了标准SRAM器件存在的读和写周期间的等待状态和空闲周期,该功能可极大地改善存储器性能,在存在频繁的读/写操作变换时效果更佳。结合图像融合算法的特点和Virtex-4 SX系列FPGA的资源与技术优势,讨论了在总线编码、流水线设计和并行处理等方面的低功耗设计方法。结果显示:采用此技术设计的融合系统有效降低了系统的实际功耗,其动态功耗降幅可达50%,为提高融合系统的可靠性提供了有力支持。     

自然纹理背景的目标提取

针对自然纹理背景,提出一种基于多尺度小波特征融合的人造目标检测方法。在小波变换域,纹理背景和目标区域的多级小波系数具有不同的能量分布,能量特征可作为简单、有效的空间特征来检测目标。由于小波函数具有良好的局域性特点,不同尺度下用它检测出的边缘特征点移位不会超过1个像素。融合边缘特征和能量特征进行人造目标检测,可有效地保证目标边界的定位精度,达到较好的鲁棒性和准确性。实验结果证明,该方法对纹理背景下人造目标面积探测的误差率小于5％,目标探测概率大于94．1％。     

利用奇偶量化的图像盲水印算法

在DCT域数字水印算法的基础上,提出了DC系数奇偶量化的盲水印算法。该算法结合JPEG压缩标准,将水印信号隐藏在经过量化后的DC值奇偶性中,在保证水印对于JPEG压缩的鲁棒性的同时,实现了水印的盲提取。同时,水印嵌入前做Arnold置乱预处理,以增强其对于图像剪裁的鲁棒性。此外,预处理时加入的密钥又进一步提高了算法的安全性。实验证明,该算法对于压缩、剪裁、加噪声等具有较好的鲁棒性,尤其对于JPEG压缩,压缩比为29时还可以达到较好的提取效果。     

基于4×DSP的并行图像处理系统

在简要分析了当代几种典型的并行处理系统结构后,提出使用4颗TI公司高端数字信号处理器-TMS320C6416构建一种新型的并行图像处理系统。该系统通过一个同步四口SRAM和PCI总线构成互连结构,兼有紧耦合并行系统和松耦合并行系统的优点。然后,在所设计的并行硬件平台上,通过理论计算和实际的图像处理算法给出了包括点对点通信开销、加速比等在内的并行系统性能指标。最后,针对系统的性能瓶颈,进一步给出了提高系统性能的一些建议。     

一种基于优化小波特征的非线性目标跟踪算法

提出了一种基于优化小波特征的,应用于复杂背景干扰环境中的非线性目标跟踪算法。选取Gabor小波网络来表征目标的空域特性,即运用一定数量的小波构成一个集合,利用优化方法优化小波参数,从而获得稳健的Gabor小波集合来表示目标特征。运用优化的非线性粒子滤波算法,使每个粒子表示目标特征的一组估计运动参数,并通过L-M优化方法使粒子向局部峰值点移动,呈现出"多峰"的跟踪形式。实验结果表明:该算法对光照、噪声不敏感,具有较强的抗局部遮挡能力,平均跟踪误差小于一个像素,与标准的非线性粒子滤波跟踪算法相比,平均跟踪误差减小了50%。     

一种低功耗的红外无线视频传输系统

设计了一套用于传送视频信号的低功耗红外无线传输系统.该系统以反熔丝工艺的FPGA器件作为编解码核心,高速串行红外收发器作为收发模组.FPGA内部配置了游程长度受限码作为红外信道编解码逻辑,并与缓冲、串并/并串转换、循环冗余校验、扰码/解扰等模块一起构成编解码核心.配合辅助的AD/DA接口电路,可实现对复合视频信号从采集缓冲、编码发射到解码回放的完整功能演示.该传输系统的位速率高达16 Mbit/s,而发射模块的功耗低于500 mW,适合应用于大型视频处理系统中作视频采集设备与视频处理设备间的无线接口.     

基于波段选择估计PSF的高光谱图像运动模糊盲校正方法

结合双三次插值处理和基于方向滤波的图像维去模糊算法,提出了基于波段选择估计图像点扩散函数的高光谱图像盲校正方法,以降低光谱维冗余信息对复原精度的影响.校正实验结果表明,提出的方法能够对不同卫星振动模式引入的运动模糊进行有效校正,能够同时提高高光谱图像空间维质量、减小光谱维失真.     

基于双正交多小波的红外和可见光图像融合

利用双正交单小波的对称性和良好的滤波性能，给出了具有GMPs (Good Multifilter Properties)的双正交多小波滤波器，对其经过平衡处理后，结合Burt提出的选择和平均的融合方案，对可见光图像和红外图像进行了融合实验，充分利用红外波段和可见光波段的信息互补性，达到便于观察的目的。仿真结果表明该方法能取得较好的融合效果。     

基于对比度的多分辨图像融合

本文给出一种基于对比度的多分辨图像融合算法.首先,利用小波变换得到待融合图像的多分辨分析,同时得到图像的多分辨对比度序列;然后以对比度为判据,在图像的多分辨分析的相应各级上进行融合,得到融合图像的多分辨分析;最后,利用小波逆变换重构融合图像.算法使用同一场景可见光图像和红外图像进行了验证,结果表明,融合图像完好地显示了源图像各自的信息.     

基于正交多小波的红外和可见光图像融合

在应用中,预滤波器或平衡滤波器的设计影响着多小波的处理结果.针对OPTFR-多小波,设计了一种平衡滤波器,将其应用于红外和可见光图像融合.首先.对红外图像和可见光图像分别进行三层OPTFR-多小波变换,提取出两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.由于图像的大部分能量集中在低频分量上,而不同尺度上的高频分量反映了图像在不同尺度上的细节信息,在对源图像融合时,对低频分量和高频分量分别采用能量和方差的加权平均进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和以往的融合算法相比较,该算法强化了源图像的细节信息,提高了融合的效果.