【摘 要】
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天基红外弱小目标检测是在星载红外相机图像序列中发现感兴趣目标的过程,在林火灾害告警、空间目标监视以及灾后搜救等领域有着重要应用。星载探测距离远、成像场景广且背景复杂,目标能量衰减大、成像面积小、无形状特征且背景信噪比低,目标检测难度大。同时,星载平台可提供的计算资源有限,极大限制了算法复杂度,如何设计低复杂度算法与高效计算架构是实现天基目标实时检测的主要难点。本文针对天基红外弱小目标检测算法及其F
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天基红外弱小目标检测是在星载红外相机图像序列中发现感兴趣目标的过程,在林火灾害告警、空间目标监视以及灾后搜救等领域有着重要应用。星载探测距离远、成像场景广且背景复杂,目标能量衰减大、成像面积小、无形状特征且背景信噪比低,目标检测难度大。同时,星载平台可提供的计算资源有限,极大限制了算法复杂度,如何设计低复杂度算法与高效计算架构是实现天基目标实时检测的主要难点。本文针对天基红外弱小目标检测算法及其FPGA实时实现展开研究。在弱小目标检测算法层面,本文分析了天基红外弱小目标图像特点,以双层局部对比度测量算法（Double-layer Local Contrast Measure,DLCM）为基础,针对DLCM算法仅利用单帧图像信息导致低信噪比图像虚警率高的问题,结合弱小目标的帧间运动特性,提出了单帧预处理-多帧关联的检测思路,形成了基于DLCM-KALMAN滤波的红外序列图像弱小目标检测算法DLCMK。实验结果表明,在检测率为96%的情况下,虚警率从DLCM的2×10-3降低至DLCMK的5×10-5,DLCMK算法兼顾了高检测率与低虚警率。在FPGA实时实现层面,针对星载应用低资源消耗和高实时性的要求,分析DLCMK算法的计算流程与特点,设计了基于FPGA的“全局流水、局部并行”高效计算架构,破解了图像预处理、连通域标记与多帧关联等关键路径延时瓶颈,提高了像素吞吐率。仿真结果表明,DLCMK算法计算架构的像素吞吐率高达79.8Mpixel/s,对于幅面为512×512,帧频为25Hz的序列图像,处理延时低1ms,功耗低于1.1W,满足星载应用资源受限条件下的弱小目标实时检测需求。
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