發(fā)布時(shí)間：2020-12-27 22:58

　　傳統(tǒng)的紅外弱小目標(biāo)檢測算法一般采用DSP(digital signal processing)處理器實(shí)現(xiàn),算法復(fù)雜且實(shí)時(shí)性差,本文提出了一種基于FPGA(field programmable gate array)的自適應(yīng)閾值的FAST(features from accelerated segment test)算法對紅外弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測,利用FPGA并行處理的特點(diǎn),采用流水線設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了算法的硬件加速。改進(jìn)的自適應(yīng)閾值方法可以根據(jù)不同的環(huán)境生成合適的閾值,避免了由于閾值選擇不當(dāng)造成的紅外弱小目標(biāo)的丟失或冗余。最后采用4組不同的實(shí)測紅外圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:該算法能實(shí)時(shí)地檢測出紅外圖像中的弱小目標(biāo),并且能夠取得較高的檢測率和較低的虛警率,滿足實(shí)時(shí)性和有效性的要求。 

【文章來源】：紅外技術(shù). 2020年06期 北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【參考文獻(xiàn)】：
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