基于PowerPC的小目标检测系统设计

2011-06-14 09:55:26来源: 互联网

  1 引 言

  小目标检测系统的任务是根据探测器获取的图像序列实时地把小目标从噪声中检测出来,它的实现是目标识别跟踪的前提和基础。小目标检测需要对探测到的图像进行实时处理,运算量巨大。另外,特殊的应用环境又对小目标检测系统在低功耗、轻小型化等方面提出了更高的要求。因此,完成小目标检测任务不仅需要寻求合理的小目标检测算法,在实现时还需要考虑处理性能和体积功耗。

  2 DPA算法简介

  探测器与目标较远时,目标在红外图像上的成像面积很小,一般不超过探测器像元的大小,因此表现为小目标,而且图像信噪比很低。低信噪比条件下的小目标检测,首先要解决的是目标能量积累的问题。基于动态规划的能量累加算法(DPA算法)可以对小目标进行有效的能量积累。如图1所示,DPA算法主要包括三个部分: ①基于动态规划的小目标能量累加; ②门限分割; ③基于轨迹关联与置信度检验的目标轨迹处理,下面对这三部分进行简单介绍。

小目标检测算法结构图

图1 小目标检测算法结构图

  基于动态规划(DP)的能量累加算法是一种典型的先跟踪后检测算法。在多帧图像序列中首先估计目标的运动轨迹,沿轨迹进行目标能量积累,然后对能量积累后获得的图像进行检测判决。由于目标能量在不同帧之间是相关的,而噪声在不同帧之间是不相关的,因此沿目标轨迹上的能量积累将大于非目标轨迹上的能量积累,能量积累后的图像有效提高了信噪比,从而获得较好的检测性能。

  经过动态规划能量累加后的图像为灰度累加和图像,此时目标点的能量远大于噪声,因此可以根据某一准则确定分割门限,剔除绝大部分噪声轨迹点,获得候选目标点集,进而完成目标检测。

  经过目标能量累加和恒虚警门限分割后,得到候选目标集。从这些候选目标集中找到真实目标的轨迹,共需要四部分的工作:新轨迹的建立、轨迹关联匹配、目标轨迹状态预测、滑动轨迹置信度检验。

  3 系统实现

  根据前面对小目标检测算法的特点分析,动态小目标能量累加算法操作简单,运算量大,处理时间要求严格,适合用硬件实现;而轨迹关联算法操作复杂,但处理的数据量小、时间相对宽裕,适合用软件来实现。在综合考虑了系统的体积、功耗、稳定性等因素后,最终选取了SOPC的实现方案,将整个系统集成于一块核心芯片———Virtex - 4 FPGA上。能量累加由构建于FPGA内部的专用硬件子系统来完成;轨迹关联部分则由Virtex - 4 FPGA内嵌的PowerPC405处理器来完成。

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关键字:powerpc  小目  目标  目标检测

编辑:什么鱼 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2011/0614/article_2692.html
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