一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法，属于红外实时检测技术领域，步骤如下：首先，FPGA对输入的原始红外灰度图像进行缓存，并利用曲率滤波、顶帽变换对图像进行滤波，得到滤波后的图像；其次，FPGA对滤波后的图像进行自适应阈值分割，生成二值化图像，并压缩成单bit图像数据流传给DSP；再次，DSP对单bit图像数据流进行连通域检测，获得连通域检测结果；最后，DSP根据连通域检测结果动态调整FPGA的自适应阈值分割系数，用于下一帧图像的阈值分割。图像的阈值分割。图像的阈值分割。

【技术实现步骤摘要】
一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法


[0001]本专利技术属于红外实时检测
，特别是一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法。

技术介绍

[0002]随着国防科学技术的发展，红外检测系统具有被动工作、抗干扰、目标识别能力强和全天候工作等特点，广泛应用于红外预警、制导和监视等领域。红外检测系统是利用红外探测器对采集的图像数据进行处理分析，提取出目标信息并配合伺服系统进行稳定跟踪。目前国内外对红外检测算法方面有角度的研究，包括传统检测算法、基于神经网络的检测算法等；而在红外检测系统方面也有一定的研究成果，主要关注的是系统的检测能力、跟踪能力、实时处理能力等。
[0003]红外检测系统需要准确定位目标方位，控制伺服系统，使目标始终处于视场中，这就需要系统能够实时对图像和目标信息进行处理，确保伺服系统能够及时的调整到指定角度。
[0004]当前红外检测系统主要是嵌入式架构。嵌入式电路可以满足军用系统对环境温度等的指标要求，同时还具有体积小、集成度高、处理能力强等特点。FPGA具有并行计算的能力，一般用来实现对图像的预处理，DSP采用串行处理，可以实现对目标的检测。现有的FPGA和DSP的技术方案存在FPGA实现复杂检测算法困难、DSP处理时间消耗不能满足系统实时要求、对于不同场景的检测效果差别较大等问题。
[0005]
技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于现有的图像目标检测的专利主要是针对图像目标检测算法的优化，较少考虑在嵌入式平台上实施检测算法的实时性，且现有嵌入式红外目标检测系统普遍采用FPGA加DSP的实现方式，硬件资源若未能得到合理的分配，FPGA或DSP一方处理大量运算，浪费系统性能。本专利技术提出了一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法，该系统合理分配并充分利用FPGA和DSP的处理资源，降低DSP对目标检测的时间，满足系统实时性的要求，并能有效提高目标检测效率。
[0007]本专利技术的具体技术解决方案为：一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法，其特征在于包括以下各个步骤：步骤1、FPGA对输入的原始红外灰度图像进行缓存，并利用曲率滤波、顶帽变换对图像进行滤波，得到滤波后的图像，转入步骤2。
[0008]步骤2、FPGA对滤波后的图像进行自适应阈值分割，生成二值化图像，并压缩成单bit图像数据流传给DSP，转入步骤3。
[0009]步骤3、DSP对单bit图像数据流进行连通域检测，获得连通域检测结果，转入步骤4。
[0010]步骤4、DSP根据连通域检测结果动态调整FPGA的自适应阈值分割系数，用于下一帧图像的阈值分割。
[0011]本专利技术的效果是：1）DSP对单bit图像数据流进行连通域检测的方式相比于对二值化图像进行检测，大大减少FPGA给DSP的传输数据量，并减少DSP进行连通域检测的时间；2）相比于普通的梯度特征，增加的曲率特征可以提高目标与背景的区别，降低虚警率；3）自适应阈值分割的方式可以适应不同的检测场景。
附图说明
[0012]图1本专利技术所述的一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法FPGA的主要处理流程。
[0013]图2本专利技术所述的一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法DSP的主要处理流程。
具体实施方式
[0014]下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。
[0015]结合图1
‑
2，本专利技术提出的一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法，其中FPGA的主要处理流程如图1所示，具体包括以下各个步骤：步骤1、FPGA对输入的原始红外灰度图像进行缓存，针对红外小目标与背景之间曲率变化较大的特性，采用曲率滤波提取目标，并利用顶帽变换增强暗背景下的亮目标特征，便于提取出目标，再转入步骤2；步骤11、将原始红外灰度图像信息缓存到RAM中，考虑到处理的实时性以及红外小目标的大小，曲率滤波选用5*5的模板，需要每完成5行图像数据的缓存再进行滤波计算；步骤12、由于曲率计算模型中的facet模型具有抑制背景和增强目标的效果，故利用facet模型5*5的模板计算该图像像素点的曲率，即用5行原始红外灰度图像数据分别计算出0
°
、45
°
、90
°
和135
°
的二阶导数，作为以下4个方向的曲率值C0、C45、C90、C135，取这4个值的最小值Cmin=min{C0,C45,C90,C135}作为该点的曲率特征，得到曲率图像；步骤13、将原始红外灰度图像信息缓存到RAM中，同样是考虑到处理的实时性以及红外小目标的大小，顶帽变换选用3*3的模板，需要每完成3行图像数据的缓存再进行顶帽的计算；步骤14、对缓存的3行原始图像数据进行腐蚀操作，再对腐蚀后的3行图像数据进行膨胀操作，最后，用原始红外灰度图像数据减去膨胀后的数据，就得到顶帽变换图像，曲率图像和顶帽变换图像构成滤波后的图像。
[0016]步骤2、FPGA对滤波后的图像进行自适应阈值分割，生成二值化图像，并压缩成单bit图像数据流传给DSP，转入步骤3；步骤21、由于FPGA的曲率滤波和顶帽变换处理的时间不一样，需要把得到的曲率图像和顶帽变换图像延时到相同的起始时刻，再把两者的每个像素信息相乘，得到待阈值分割的图像信息；步骤22、利用FPGA并行处理的特点，在曲率图像和顶帽变换图像相乘的同时，把每个像素点乘积后的结果累加，当整幅图像的乘积处理完后，也得到所有像素点的累加和，进
而得到整幅图像的均值和标准差；步骤23、对待阈值分割的图像进行缓存，再根据阈值计算公式算出的阈值Th，把该图像进行二值化分割，大于Th的设置为255
‑
表示有目标信息，小于Th的设置为0，
‑
表示无目标信息，得到一幅二值化图像；其中，阈值计算公式：Th=μ+k*σ，其中Th为阈值，μ为整幅图像的均值，σ为整幅图像的标准差，k为自适应阈值系数；步骤24、得到的二值化图像，单个像素的深度是8bit，为了减少FPGA给DSP传输的数据量，提高传输效率节约处理时间，把二值化图像的单个像素点深度压缩到1bit，即用1表示有目标信息，0表示无目标信息，原来存储1个像素信息的内存现在可以存储8个像素信息，把这个压缩的二值化单bit图像数据流发给DSP处理。
[0017]DSP的主要处理流程如图2所示，具体包括以下各个步骤：步骤3、DSP对二值化的单bit数据流进行连通域检测；步骤31、DSP单次处理的数据深度为32bit，在收到图像的二值化单bit图像数据流后，每32个像素点进行一次判断，如果这32bit数据全为0，则认为没有目标，跳过，如果这32bit数据不为0，则认为其中存在目标信息，再找到其中数据为1的点，倒推出该点的位置信息；步骤32、DSP在找到数据为1的点位置信息后，利用区域生长的方式，判断8邻域内是否也有数据为1的点，同一区域内的所有点记为相同的计数值，每形成一个新的连通区域，计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、FPGA对输入的原始红外灰度图像进行缓存，并利用曲率滤波、顶帽变换对图像进行滤波，得到滤波后的图像，转入步骤2；步骤2、FPGA对滤波后的图像进行自适应阈值分割，生成二值化图像，并压缩成单bit图像数据流传给DSP，转入步骤3；步骤3、DSP对单bit图像数据流进行连通域检测，获得连通域检测结果，转入步骤4；步骤4、DSP根据连通域检测结果动态调整FPGA的自适应阈值分割系数，用于下一帧图像的阈值分割。2.根据权利要求1所述的基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法，其特征在于：所述步骤1中，FPGA对输入的原始红外灰度图像进行曲率滤波、顶帽变换，包括以下步骤：步骤11、将原始红外灰度图像信息缓存到RAM中，完成5行图像数据的缓存后，就开始曲率滤波的计算；步骤12、利用facet模型5*5的模板计算该图像像素点的曲率，即用5行原始红外灰度图像数据分别计算出0
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、45
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、90
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和135
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的二阶导数，作为以下4个方向的曲率值C0、C45、C90、C135，取这4个值的最小值Cmin=min{C0,C45,C90,C135}作为该点的曲率特征，得到曲率图像；步骤13、将原始红外灰度图像信息缓存到RAM中，完成3行图像数据的缓存后，就开始顶帽变换的计算；步骤14、对缓存的3行原始图像数据进行腐蚀操作，再对腐蚀后的3行图像进行膨胀操作，最后，用原始红外灰度图像数据减去膨胀后的数据，就得到顶帽变换图像，曲率图像和顶帽变换图像构成滤波后的图像。3.根据权利要求2所述的基于FPGA和DSP的红外小目标自适应检测方法，其特征在于：所述步骤2中，FPGA对滤波后的图像进行自适应阈值分割，生成二值化图像，并压缩成单bit图像数据流传给DSP，包括以下步骤：步骤21、把曲率图像和顶帽变换图像延时到相同的...

【专利技术属性】
技术研发人员：田杰，陶远荣，张倩，李超，苏焕程，高传卫，佟岐，冷魁，吴春燕，程亦涵，
申请(专利权)人：中国航天科工集团八五一一研究所，
类型：发明
国别省市：