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星載高光譜圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2017-11-13 00:04

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【摘要】:為適應(yīng)星載高光譜成像儀輸出數(shù)據(jù)率越來越高的需求,設(shè)計(jì)了一種基于模塊化的、軟硬件結(jié)合的高光譜圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)由一個(gè)主控模塊(MM)和若干個(gè)實(shí)時(shí)高光譜圖像處理子模塊(SM)組成,對(duì)軟硬件處理流程進(jìn)行了合理劃分。在充分考慮系統(tǒng)所需選用的DSP和FPGA芯片下,給出了主控模塊與子模塊的設(shè)計(jì)方法及原理框圖。該系統(tǒng)可等效為一個(gè)二維網(wǎng)孔型并行模型,具有很高的并行性和加速比,具有實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高光譜圖像處理的能力。并且該系統(tǒng)具有很強(qiáng)的適應(yīng)能力,可滿足不同星載高光譜成像儀的需求。
【作者單位】: 沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司沈陽(yáng)飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所;中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61101116)
【分類號(hào)】:TP751
【正文快照】: *0引言隨著星載高光譜成像技術(shù)的發(fā)展,星載高光譜成像儀無論在光譜分辨率還是在空間分辨率方面都有越來越高的趨勢(shì),隨之而來的問題是單位時(shí)間內(nèi)獲取的高光譜圖像的數(shù)據(jù)越來越多,如美國(guó)1999年發(fā)射的LANDSAT 7衛(wèi)星攜帶了一臺(tái)8譜段的增強(qiáng)型主題成像儀(ETM+),其數(shù)據(jù)率為13 Mb/s;20

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉志剛;盧云龍;劉翔;;一種改進(jìn)的高光譜RX異常檢測(cè)方法[J];四川兵工學(xué)報(bào);2014年05期

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 張紅霞;冉翠翠;郭小粉;;基于加權(quán)模糊C均值算法改進(jìn)的高光譜圖像分類方案設(shè)計(jì)[J];激光雜志;2015年09期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 張曉紅;張立福;王晉年;童慶禧;;HJ-1A衛(wèi)星高光譜遙感圖像質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

7 高東生;高連知;;基于獨(dú)立分量分析的高光譜圖像目標(biāo)盲探測(cè)方法研究[A];國(guó)家安全地球物理叢書(八)——遙感地球物理與國(guó)家安全[C];2012年

8 馮維一;陳錢;何偉基;;基于小波稀疏的高光譜目標(biāo)探測(cè)算法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(xué)(激光)聯(lián)合學(xué)術(shù)‘13年會(huì)論文(摘要)集[C];2013年

9 彭妮娜;易維寧;方勇華;;基于核函數(shù)的高光譜圖像信息提取研究[A];光子科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化——長(zhǎng)三角光子科技創(chuàng)新論壇暨2006年安徽博士科技論壇論文集[C];2006年

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 普晗曄;高光譜遙感圖像的解混理論和方法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 王亮亮;非線性流形結(jié)構(gòu)在高光譜圖像異常檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賀霖;高光譜圖像自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

4 周爽;蟻群算法在高光譜圖像降維和分類中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

5 陳雨時(shí);基于光譜特性的高光譜圖像壓縮方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

6 石吉勇;基于高光譜圖像技術(shù)的設(shè)施栽培作物營(yíng)養(yǎng)元素虧缺診斷研究[D];江蘇大學(xué);2012年

7 成寶芝;基于光譜特性的高光譜圖像異常目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

8 肖光潤(rùn);基于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的高光譜圖像分類研究[D];華中科技大學(xué);2014年

9 許毅平;基于高光譜圖像多特征分析的目標(biāo)提取研究[D];華中科技大學(xué);2008年

10 高恒振;高光譜遙感圖像分類技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 豐爍;高光譜圖像波段選取問題的改進(jìn)算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 趙偉彥;果蔬干燥過程中的品質(zhì)無損檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

3 馬亞楠;果蔬中內(nèi)部害蟲的高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

4 劉大洋;基于近紅外光譜和高光譜圖像技術(shù)無損識(shí)別獼猴桃膨大果[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

5 王坤;高光譜圖像異常目標(biāo)檢測(cè)及光譜成像在偽裝評(píng)估方面的應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2015年

6 王啟聰;高光譜圖像分類的GPU并行優(yōu)化研究[D];南京理工大學(xué);2015年

7 程凱;無先驗(yàn)信息的高光譜圖像小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];蘇州大學(xué);2015年

8 李秩期;基于高光譜及多信息融合的馬鈴薯外部缺陷無損檢測(cè)研究[D];寧夏大學(xué);2015年

9 王健;基于高光譜圖像的馬鈴薯形狀及重量分類識(shí)別建模研究[D];寧夏大學(xué);2015年

10 吳蓓芬;偏振高光譜圖像場(chǎng)景仿真及分類方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

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本文編號(hào):1178185

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