【摘要】：紅外熱成像技術(shù)在軍事、工業(yè)乃至如今的民用市場都有著廣泛的應(yīng)用和前景。比如當(dāng)下已經(jīng)在iPhone X上得到應(yīng)用的基于紅外光的Face ID 3D識別。也被認(rèn)為是解決無人駕駛領(lǐng)域中夜間和極端大氣環(huán)境下行駛問題的關(guān)鍵。而紅外焦平面探測器是系統(tǒng)中最關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié),將紅外輻射轉(zhuǎn)變?yōu)榭杀粶y量的數(shù)字或模擬信號,最后形成圖像。與可見光成像相比,紅外焦平面探測器普遍存在著非均勻性和成像對比度不足的情況,這嚴(yán)重影響了成像的效果。本文的研究目的在于提出一種紅外焦平面探測器的信號預(yù)處理解決方案,選用基于SoC FPGA平臺實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非均勻性校正和直方圖均衡化增強(qiáng)處理,充分發(fā)揮了各芯片在靈活性,通用性,并行性方面的優(yōu)勢。本文先在Matlab平臺上對比驗(yàn)證了基于場景類的非均勻性校正算法和基于直方圖均衡化增強(qiáng)的處理效果,分析后選用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和直方圖均衡化作為紅外焦平面探測器信號預(yù)處理算法。然后在SoC FPGA平臺上完成了算法移植實(shí)現(xiàn)的工作。主要包括以下工作:通過Linux系統(tǒng),在HPS端的軟件程序解決了Mini SD卡中的大量圖片序列的存儲讀取問題,并進(jìn)行基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非均勻性校正處理后,由FPGA端完成直方圖均衡化增強(qiáng)的加速處理。按照SoC FPGA的開發(fā)流程,完成軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)。首先完成FPGA端的硬件集成,包括掛載在總線橋上的SDRAM控制器、讀取SDRAM中圖像數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為Avalon-ST流數(shù)據(jù)的幀讀取器、封裝為Avalon-ST接口同時(shí)可GUI配置工作參數(shù)的直方圖均衡化增強(qiáng)模塊,VGA視頻協(xié)議輸出控制器等。然后軟件部分,主要完成圖片序列幀的讀取和解碼,供HPS端訪問控制的硬件資源的虛擬地址內(nèi)存映射,HPS端與FPGA端的數(shù)據(jù)傳輸,幀讀取器的工作寄存器配置,以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非均勻性校正處理。設(shè)計(jì)完成后,基于Modelsim和Matlab平臺對直方圖均衡化增強(qiáng)處理分模塊地進(jìn)行了波形仿真、成像數(shù)據(jù)的主觀視覺和客觀直方圖驗(yàn)證。最后將整個(gè)預(yù)處理軟硬件一體的電路系統(tǒng)在SoC FPGA上實(shí)際運(yùn)行,通過具體成像分析對比表明達(dá)到了預(yù)期的處理效果。本文最后,基于最近發(fā)布的Intel HLS高級語言邏輯綜合技術(shù)來加速設(shè)計(jì)與驗(yàn)證。充分挖掘HLS編譯器工具的功能,基于相關(guān)功能指令和交互式分析報(bào)告,完成了軟硬件無縫化的組件功能和測試平臺設(shè)計(jì),針對循環(huán)、位寬等方面的優(yōu)化,資源消耗和驗(yàn)證時(shí)序的統(tǒng)計(jì)分析。并在最后的IP集成時(shí),改善為Avalon-ST和Avalon-MM組件接口�；谶@種全新的設(shè)計(jì)驗(yàn)證流程,從環(huán)境搭建、組件設(shè)計(jì)與軟硬件模型的驗(yàn)證測試、優(yōu)化迭代、到最后的可移植系統(tǒng)集成,詳細(xì)介紹了本文預(yù)處理算法的具體實(shí)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN215
【圖文】：

[24]。圖2.1 成像非均勻性示意圖紅外焦平面陣列探測器成像的非均勻性來源，可能是產(chǎn)生于紅外輻射信號響應(yīng)的開始階段到最后的信號讀出成像階段。具體地，主要包括紅外焦平面探測器中各陣列探測單元同等均勻輻照下，響應(yīng)曲線不一致的非均勻性；陣列工作時(shí)，偏置電壓和電流動(dòng)態(tài)變化下的非均勻性；感應(yīng)電荷讀出時(shí)本身以及與探測器存在耦合導(dǎo)致的非均勻性等等[26]。非均勻性校正，需要從陣列單元對輻射信號響應(yīng)的數(shù)學(xué)模型出發(fā)。假設(shè)在較小的工作范圍內(nèi)，紅外焦平面陣列中單個(gè)探測元的響應(yīng)輸出可以用線性近似方程公式(2-1)來表示：( ) ( ) ( ), , ,V G O i j i j i j(2-1)其中，,( )i jV 表示陣列中探測器單元的坐標(biāo)像素值，,( )i jG 表示在該照度下增益系數(shù)或響應(yīng)率

均勻性校正算法。同時(shí)場景類的算法校正效果需要在實(shí)際圖片序列上進(jìn)行檢測，本文對圖片序列進(jìn)行了基于恒定統(tǒng)計(jì)、時(shí)域高通濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的非均勻性校正比較。圖2.7 基于場景的非均勻性校正前后對比圖在 Matlab 平臺上，編程實(shí)現(xiàn)三種算法，當(dāng)圖片序列處理到第 150 張時(shí)，對紅外圖片序列的實(shí)際處理效果的對比如圖 2.7 所示。從肉眼視覺效果上看出，在當(dāng)前幀數(shù)下，三種方法都達(dá)到了一定程度的非均勻性校正效果。右上角的恒定統(tǒng)計(jì)法產(chǎn)生了“人工鬼影”問題。從恒定統(tǒng)計(jì)法的原理分析，這是由于恒定統(tǒng)計(jì)法認(rèn)為，從統(tǒng)計(jì)的角度，

預(yù)見的是在初始權(quán)值、迭代步長、期望值輸出、閉環(huán)閾值等方面都將有更好的提升途徑。綜上，本文最后選用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非均勻性校正方法。圖2.8 非均勻性校正后的客觀指標(biāo)對比圖

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2765597