【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像處理，具體為一種fpga芯片及基于該芯片的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法。
技術(shù)介紹
1、在圖像處理、模式識別等許多領(lǐng)域，弱小目標圖像中的弱小目標檢測與質(zhì)心提取是必不可少的處理步驟。在弱小目標檢測領(lǐng)域，根據(jù)檢測所需幀數(shù)的不同，主要分為基于空間域以及時間域兩大類算法。其中，基于空間域的算法以其計算的規(guī)整行與可流水化特性在實時硬件處理中取得了廣泛的應(yīng)用。針對弱小目標區(qū)域的質(zhì)心提取，連通域標記算法以其通用性而得到了廣泛的使用，但相比于圖像濾波與閾值分割等可以進行流水線處理的圖像處理算法，連通域標記算法因其復(fù)雜度較高，往往需要耗費更高的硬件資源與處理時間。
2、fpga是一種可編程邏輯器件，具有功耗低、成本低、開發(fā)靈活、處理速度快的優(yōu)點，fpga可為每個系統(tǒng)開發(fā)獨立的硬件電路結(jié)構(gòu)，因此兼有并行結(jié)構(gòu)以及流水線處理的特點。
3、如何高效地實現(xiàn)弱小目標檢測與質(zhì)心提取是滿足實時性要求的關(guān)鍵，針對fpga硬件實現(xiàn)的實時性難題，本方案給出了一種基于fpga的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取算法硬件實現(xiàn)方法。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供基于fpga的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的目前在弱小目標檢測領(lǐng)域存在的連通域標記算法因其復(fù)雜度較高，往往需要耗費更高的硬件資源與處理時間的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種fpga芯片，包括：
4、圖像預(yù)處理模塊，其通過對輸
5、連通域標記計算模塊，其包括以下子模塊：連通域標記計算子模塊、等價表復(fù)制與更新子模塊、相鄰行標記存儲與比較子模塊、坐標記錄與更新子模塊，所述連通域標記計算模塊過dlcm算法進行目標檢測，結(jié)合連通域標記計算特點，基于fpga的器件架構(gòu)，采取以圖像行周期對等價表進行復(fù)制、更新的方法實現(xiàn)弱小目標檢測與質(zhì)心提取的實時處理。
6、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，圖像預(yù)處理模塊依次按照均值計算、對比度計算、閾值計算與分割的順序?qū)斎雸D像進行處理，進而得到僅包含弱小目標區(qū)域的二值化分割圖像。
7、基于fpga的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，包括有以下步驟：
8、步驟s1：圖像預(yù)處理，通過對輸入圖像進行預(yù)處理得到僅包含弱小目標區(qū)域的二值化分割圖像；
9、步驟s2：初標記并制作等價表；使用濾波模板對輸入的二值圖像進行初標記滑窗處理，對像素值為“1”的像素賦予標記值，并將檢測到的等價標記存儲在等價表當中；將灰度值為“1”的像素坐標進行輸出；檢測并輸出滑窗過程中相鄰兩行出現(xiàn)的標記；
10、步驟s3：等價表復(fù)制與更新；以行為周期復(fù)制最新的等價表e1，并在圖像的下一個行周期內(nèi)進行e1的遍歷更新；
11、步驟s4：相鄰行標記存儲與比較；將標記過程中出現(xiàn)過的相鄰兩行標記進行存儲得到標記集合；獲取更新后的e1對相鄰行標記集合進行更新；通過比較更新后的標記集合，獲取相鄰兩行中上一行的可輸出區(qū)域的標記集合；
12、步驟s5：坐標記錄與更新；將標記過程中像素值為“1”的像素坐標進行存儲；根據(jù)更新后的e1對坐標表進行更新；根據(jù)可輸出標記，取出對應(yīng)連通域的坐標和以及像素數(shù)量，計算并輸出連通域的質(zhì)心坐標與半徑；
13、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，步驟s1依次按照均值計算、對比度計算、閾值計算與分割四個步驟。
14、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，使用3×3尺度的子窗進行均值滑窗計算，圖像數(shù)據(jù)流按像素逐個輸入，使用兩個串聯(lián)的fifo緩存兩行圖像數(shù)據(jù)，9個寄存器組成了3×3的濾波窗口，對9個寄存器當中存儲的像素值求均值即可計算出濾波窗口均值。
15、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，采取雙層局部對比度的方法進行對比度值計算，該算法選定的濾波窗口結(jié)構(gòu)，雙層滑窗共包含5×5個子窗。
16、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，步驟s2包括：
17、1)標記上下文建模；2)逐像素標記；3)等價關(guān)系判斷與存儲；4)檢測相鄰兩行出現(xiàn)的標記。
18、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，步驟s3使用“乒乓操作”，利用兩個ram交替進行等價表的復(fù)制以及更新。
19、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，步驟s4包括：
20、1)相鄰行標記存儲；2)相鄰行標記更新；3)相鄰行標記比較。
21、作為一種優(yōu)選的技術(shù)方案，使用bram進行實現(xiàn)在標記過程中對同一連通域坐標進行累加，進而計算各個區(qū)域的質(zhì)心坐標與半徑。
22、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：
23、基于弱小目標特征，選取dlcm算法進行目標檢測，結(jié)合連通域標記計算特點，基于fpga的器件架構(gòu)，采取以圖像行周期對等價表進行復(fù)制、更新的方法，設(shè)計了一種基于fpga的全局流水、局部并行弱小目標檢測與質(zhì)心提取高效計算架構(gòu)，有效降低計算延時，可以實現(xiàn)弱小目標檢測與質(zhì)心提取的實時處理。
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1.一種FPGA芯片，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種FPGA芯片，其特征在于，所述圖像預(yù)處理模塊依次按照均值計算、對比度計算、閾值計算與分割的順序?qū)斎雸D像進行處理，進而得到僅包含弱小目標區(qū)域的二值化分割圖像。
3.基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，包括有以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，所述步驟S1依次按照均值計算、對比度計算、閾值計算與分割四個步驟。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，所述均值計算使用3×3尺度的子窗進行均值滑窗計算，圖像數(shù)據(jù)流按像素逐個輸入，使用兩個串聯(lián)的FIFO緩存兩行圖像數(shù)據(jù)，9個寄存器組成了3×3的濾波窗口，對9個寄存器當中存儲的像素值求均值即可計算出濾波窗口均值。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，采取雙層局部對比度的方法進行對比度值計算，該算法選定的濾波窗口結(jié)構(gòu)，雙層滑窗共包含5×5個子窗。p>
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，步驟S2包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，步驟S3使用“乒乓操作”，利用兩個RAM交替進行等價表的復(fù)制以及更新。
9.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，步驟S4包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于FPGA的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，使用BRAM進行實現(xiàn)在標記過程中對同一連通域坐標進行累加，進而計算各個區(qū)域的質(zhì)心坐標與半徑。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種fpga芯片，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種fpga芯片，其特征在于，所述圖像預(yù)處理模塊依次按照均值計算、對比度計算、閾值計算與分割的順序?qū)斎雸D像進行處理，進而得到僅包含弱小目標區(qū)域的二值化分割圖像。
3.基于fpga的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，包括有以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于fpga的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，所述步驟s1依次按照均值計算、對比度計算、閾值計算與分割四個步驟。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于fpga的圖像弱小目標檢測與質(zhì)心提取方法，其特征在于，所述均值計算使用3×3尺度的子窗進行均值滑窗計算，圖像數(shù)據(jù)流按像素逐個輸入，使用兩個串聯(lián)的fifo緩存兩行圖像數(shù)據(jù)，9個寄存器組成了3×3的濾波窗口，對9個寄存器當中存儲的像素值求均值即可計算出...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊仁鵬，徐智旺，李奇，劉天宇，艾維，
申請(專利權(quán))人：中船星慣科技武漢有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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