空中红外小目标检测及硬件加速研究

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：39学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：空中红外小目标检测及硬件加速研究论文作者：孟博学科：信息与通信工程指导教师：毛征论文提交日期：2016年6月UDC：39学校代码：10005中文图书分类号：TP391学号：S201302083密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：空中红外小目标检测及硬件加速研究英文题目：RESEARCHONAERIALINFRAREDSMALLTARGETDETECTIONANDHARDWAREACCELERATION论文作者：孟博学科：信息与通信工程研究方向：图像与视

2、频信号处理申请学位：工学硕士指导教师：毛征教授所在单位：电子信息与控制工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：孟博日期：2016年5月关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许

3、论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：孟博导师签名：毛征日期：2016年5月摘要摘要复杂背景下的红外小目标检测是红外图像处理领域一项重要的研究内容。目前，关于空中红外小目标检测已经有了很多优秀的研究成果，但由于背景的复杂性以及小目标形状纹理特征的缺失，复杂背景下的红外小目标检测不能取得较好的效果。另外，图像处理数据量越来越大，对处理系统的实时性提出了更高的要求，实现对处理算法的加速成为了一个必然趋势。本文在传统红外小目标检测算法的基础之上进行了改进，提高了算法在复杂背景下的适应性，并对算法的硬

4、件加速实现进行了设计。本文主要研究内容包括：（1）针对局部对比度测量（LocalContrastMethod，LCM）算法对复杂背景下红外小目标检测的不足，在分析小目标邻域像素灰度值特征之上，定义了局部最大差值这一参数来提高算法的检测性能。局部最大差值能够利用更多邻域的像素信息，而且局部最大差值与局部最小对比度数值大小的一致性以及数值范围的差异性在算法计算过程中都得到了充分利用，从而可以实现更为有效的目标增强和背景抑制。实验证明，改进的LCM算法相比传统算法在对复杂背景下的红外小目标检测性能上有了较大的提高。（2）针对传统串行处理器在进行图像处理时在功耗和处理速度上的不足，对基于FPGA

5、的图像算法硬件实现进行了研究。改进的LCM算法属于图像处理的底层算法，运算结构简单、重复性高，并且能够拆分成独立的功能模块，适合用具有并行处理特性的FPGA来实现。FPGA能够将算法的功能模块映射为独立的电路结构，视频数据流处理的处理方式以及流水线的运用可以实现低时钟下的处理操作，降低系统的功耗。实验证明，FPGA相比传统串行处理器可以起到对图像处理速度加速的作用。（3）针对高分辨率目标跟踪器处理性能的需要，设计了一款基于DSP+FPGA的协同图像处理系统。系统硬件的底层通信和硬件加速设计，使得系统能够达到实时处理高清晰度视频的要求。实验证明，在FPGA和DSP的协同工作下，系统能够完成

6、对高清晰度图像中小目标的实时检测和跟踪。关键词：红外成像；目标检测；局部对比度；硬件加速IAbstractAbstractTheinfraredsmalltargetdetectionundercomplexbackgroundisanimportantresearchcontentininfraredimageprocessingfield.Atpresent,theresearchabouttheaerialinfraredsmalltargetdetectionhasmademanyexcellentachievements.Butduetothecomplexityoftheba

7、ckgroundandthelackofshapetexturefeatures,infraredsmalltargetdetectionundercomplexbackgroundcannotachievegoodresults.Inaddition,thedatavolumeislargerandlarger,thereal-timeprocessingrequestputforwardhigherrequirementsont