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基于NIOSII的红外图像实时非均匀性校正
张峰;刘上乾;李凡
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2008(35)2
【摘要】实时红外图像非均匀性校正是红外热成像系统的基础.采用Altera公司的NIOSII嵌入式软核CPU技术,提出了一种基于非线性拟合的实时校正方法以及利用FPGA为核心的硬件实现途径.针对校正中耗时的算法用FPGA中模块完成,采用NIOSII处理器的自定制指令,使FPGA的并行性和DSP的灵活性完美结合在一起,极大的提高了系统的性能.该方法动态范围大,系统仅采用一片FPGA芯片,使得系统小型化成为可能.介绍了硬件电路的原理图以及工作过程并给出实验结果.实验证明了这种方法的优越性,并取得了满意的实验结果.
【总页数】4页(P71-74)
【作者】张峰;刘上乾;李凡
【作者单位】西安电子科技大学技术物理学院,西安,710071;西安电子科技大学技术物理学院,西安,710071;西安电子科技大学技术物理学院,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN215
【相关文献】
1.基于DSP实时红外图像的非均匀性校正 [J], 刘缠牢;马钢;谭立勋;刘卫国
2.实时红外图像非均匀性校正技术研究 [J], 王钰;陈钱;殷德奎;张保民
3.基于FPGA的红外图像实时非均匀性校正 [J], 吕雷;张学峰
4.实时红外图像非均匀性校正技术研究 [J], 王钰;陈钱;殷德奎;张保民
5.基于Nios红外图像实时非均匀性校正研究 [J], 孔令彬;王川;许鸿文;戚建汉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
第36卷，增刊红外与激光工程2007年9月V 01．36Su ppl e Ⅱl e mI n 丘玳d 柚d 1．a ∞r E I l g i neer i ngSep ．20cr 7一种改进的基于递归门限分析的红外舰船目标图像分割方法何友金1，李凯永2，任建广2(1．海军航空工程学院控制工程系，山东烟台264001；2．海军航空工程学院研究’生管理大队，山东烟台264001)摘要：红外舰船目标的图像分割一直是国内外极为关注的热点问题。
针对传统O t su 分割方法在目标的相对面积较小时背景信息容易误分的问题，在对舰船目标背景红外成像特性分析的基础上，改进了基于递归门限分析的O t su 法，并对传统O t s u 法、基于递归门限分析的O t su 法和改进的方法做了对比实验，实验结果表明，改进后的方法能快速有效的完成对红外舰船目标的分割。
关键词：图像分割；阈值；递归分析；红外目标识别中圈分类号：T P391文l -I 标识码：A文章编号l1007．2276(2007)增(探测与制导)一0267—04I m pr 0V ed m e t hod of i nf r a r ed s hi p t ar get s egm ent at i on basedon№cur si V e t hr eshol d anal ys i s眦You-j i nl ，u K ai ．yon92，R E N Ji an —gl l 锄92(1．m 芦恤跏tof C 0n 删En 百n 硎ng ofN a 涮A em na 砸浏Engi nee fi ng I|Is 吐￡t l t c 。
Y 缸t ai 2甜001，oi na ；2．Gl 血岫主e s 衄dent s ’B f i gade o fN 驸a lA er on 卸缸al 默画need ngm m 眦，Ⅵ皿t ai26400l ，al i na)A bst 强ct ：P 内bl 哪of 州妇rel d s l li p t a 唱e t i l nages egm entat i on is f ：0cusedathol ne 觚d a bm a d ．h auusi ∞t o Ⅱl e pr obl emof 删it ionalI ne Ⅱ10d of O t s u t tl at back 罂-ound i Il f orm a t i on bei I l g e 盯oneous l y di V i ded w henobj ec t si ze is re l a l i V e ，ba se dona na l yz i ng t llei 娟犹d i I I l agi l l gcha 瑚l ct eIi s 位ofsl l ip ’sbackgr ound ，Ⅱl epaperi nl pr oV edaI ne 吐l odof 枷伽℃di I I l age s egm en 切廿on aI i nl I I l et i c bas edonm e 磁ursi V e Ⅱ鹏shol daI l al ys i s ，锄dcoInpared i t wi Ⅱ1ot s u aI l d bas ed on 也e r ec ur si V e m r es hol d analysis 撕岫et icby s egm ent i ng i I l 丘ar ed s l li pt a]曙et ，m 邑r e sul t show s t Il at m e 证np ∞V ed m em od ca n s e 昏m Int s 址p t a 略e t m of e ef f bc t i V el y aI l d qui ckl y ．K e y w O “l s ：I I I l l ag e s egm ent adon ；11bur es hol d ；R ecl l rs i ve anal y s i s ；I n 丘ar ed t a 唱e tr 托ogI l i donO 引言海上舰船目标尤其是作战舰船目标的图像分割一直是国内外极为关注的热点问题，因为它是海上可靠捕获、识别舰船目标的重要基础和前提。
基于Nios II的红外焦平面成像后处理算法设计
全部作者：
袁柏年
第1作者单位：
兰州理工大学
论文摘要：
针对目前国内外多数红外热像仪采用DSP+FPGA结构做后续处理，系统存在电路复杂、成本高、实时性较差等弱点，提出了1种新的基于Nios II的红外图像处理系统做为红外焦平面数据后续处理的设计，利用硬件并行实现要求高实时性且数据量大的邻域图像算法，利用嵌入在FPGA中的Nios II软核处理器对硬件实现的算法模块进行调度管理和通信控制，通过SOPC Builder整合硬件算法模块和Nios II软核构成功能强大、结构简单的SOPC系统，本文详细论述了Nios II系统实现和邻域图像算法的硬件单元设计这两个关键技术。
关键词：
NiosII，红外图像处理 (浏览全文)
发表日期：
2007年11月07日
同行评议：
（暂时没有）
综合评价：
（暂时没有）
修改稿：。
基于二维OTSU和遗传算法的红外图像分割方法
杜晓晨;刘建平
【期刊名称】《红外技术》
【年(卷),期】2005(27)1
【摘要】为了改善红外图像的分割效果,将二维OTSU算法应用于红外图像分割,通过二维OTSU算法选取阈值将红外图像分为目标和背景,并结合遗传算法,利用遗传算法搜索最优解的能力,加快二维OTSU算法寻找阈值的速度,提高分割效率.实验结果表明,该方法分割效果好,分割速度快,是一种可行的红外图像分割方法.
【总页数】4页(P66-69)
【作者】杜晓晨;刘建平
【作者单位】浙江理工大学,信息电子学院,浙江,杭州,310033;浙江理工大学,信息电子学院,浙江,杭州,310033
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法 [J], 乔玲玲;毛晓菊
2.分形约束二维OtSU红外图像分割方法 [J], 吴芸;彭真明
3.基于遗传算法的二维双阈值Otsu图像分割算法 [J], 金元郁;张洪波;冯宇
4.基于形态学与二维Otsu相结合的红外图像分割方法 [J], 李欣
5.一种基于二维Otsu阈值法改进的区域生长红外图像分割法 [J], 黄和尧;李英娜
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基于Nios Ⅱ高速红外图像采集系统设计黄煜栋【摘要】设计了一种基于Nios Ⅱ红外高速图像采集系统.该系统通过Nios Ⅱ软核处理器实现了基于Sobel算子的图像边缘检测算法,加上外围的红外探测器、SDRAM、高速DAC等器件,完成了高速红外图像采集和显示.其设计方法是基于一种系统级电路,通过Quanus Ⅱ和SOPC Builder实现对此系统的定制.测试结果表明,此高速红外图像采集系统性能稳定可靠,可以完成红外图像的实时采集、存储和显示.系统可以用在高帧频、数据量大的红外图像实时采集.【期刊名称】《电子器件》【年(卷),期】2013(036)006【总页数】4页(P842-845)【关键词】Nios Ⅱ;Sobel;红外图像;采集系统【作者】黄煜栋【作者单位】绍兴职业技术学院信息工程学院,浙江绍兴312000【正文语种】中文【中图分类】TP317.4;TN911.73红外探测技术具有隐蔽性好、被动探测、抗电磁干扰、昼夜工作等突出优势，在各类遥感探测应用领域到了越来越广泛的运用［1-2］。
近年来，随着红外探测器的规模不断增大，需要传输和处理的数据量也越来越大，所以要完成红外图像数据的采集就需要更高速的红外图像采集系统。
目前使用的红外图像采集系统大部分都是基于USB或PCI的图像采集卡。
但是基于USB的红外图像采集系统只能用于数据率较低的场合，PCI总线是并行总线，当连接多个设备时，传输速率就会变慢。
本系统使用Altera公司的NiosⅡ软核处理器实现基于Sobel算子的图像边缘检测算法，在FPGA上产生相应的控制信号，实现对数据的快速读写，具有传输速度快、数据准确、可扩展的优点。
Sobel图像边缘检测是一种非线性的边缘检测算法，效率很高，用途非常广泛。
Sobel图像边缘检测算法的大致过程是首先采用Sobel算子去计算出垂直梯度与水平梯度，然后将这两个方向的梯度进行结合，最终运用门限处理法对图像边缘进行鉴定。
基于逆向递推的快速Otsu阈值分割算法
魏玉东;杨先海;李鑫宁
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2018(028)005
【摘要】针对Otsu法图像分割存在计算冗余问题,本文提出了一种改进Otsu阈值分割算法.首先,将图像的平均灰度值设定为逆向递推的初始阈值;其次,通过初始阈值逆向递推并推导出逆向递推公式;最后,通过递推的Otsu法在缩小灰度级范围内用背景方差替代Otsu方法的背景均值来选取最佳分割阈值.实验仿真结果表明,改进的Otsu算法缩小了计算范围,减少了运算量,提高了算法的运行速度,能满足实时性要求.
【总页数】6页(P462-467)
【作者】魏玉东;杨先海;李鑫宁
【作者单位】山东理工大学机械工程学院淄博255049;山东理工大学机械工程学院淄博255049;山东理工大学机械工程学院淄博255049
【正文语种】中文
【相关文献】
1.Otsu多阈值快速分割算法及其在彩色图像中的应用 [J], 王祥科;郑志强
2.Otsu多阈值快速分割算法及其在彩色图像中的应用 [J], 王祥科;郑志强
3.一种基于Levy-人工蜂群的三维Otsu阈值分割算法 [J], 黄翠玲;孔韦韦;李萌;呼亚萍
4.基于改进Otsu的煤体CT图像阈值分割算法的研究 [J], 王刚;陈雪畅;韩冬阳;秦
相杰;冯净
5.基于SOA-Otsu的图像多阈值分割算法研究 [J], 王海龙;张宏伟;张文
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基于改进OTSU算法的多时相立体卫星图像分割
谢旻旻;钟小莉
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2022(39)7
【摘要】针对传统OTSU算法仅适用于目标与背景分布均匀的图像,在处理多时相卫星图像时具有一定局限性,提出基于改进OTSU算法的多时相立体卫星图像分割方法。
根据图像灰度均值,在一维OTSU算法基础上提出二维OTSU算法,计算图像中像素领域平均灰度值;通过图像邻域灰度得出邻域窗口取值,获取邻域灰度值二维直方图,得到图像均值矢量;将传统二维算法拆分成两个一维OTSU算法,用划分后两个一维OTSU算法得到阈值来替代之前阈值结果,完成图像分割。
仿真结果表明,所提方法可高效分割多时立体卫星图像,且分割耗时较短,具有一定的适用性以及有效性。
【总页数】5页(P228-232)
【作者】谢旻旻;钟小莉
【作者单位】青海民族大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】G391
【相关文献】
1.一种改进的基于遗传算法优化的OTSU算法在岩心CT扫描图像分割中的应用
2.基于改进遗传算法的otsu图像分割算法
3.基于改进OTSU算法的快速作物图像分割
4.基于Otsu和改进易经占卜进化算法的红外图像分割
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基于Nios Ⅱ软核的实时红外图像自动跟踪系统设计
贺明;王新赛
【期刊名称】《红外技术》
【年(卷),期】2007(29)1
【摘要】针对目前国内外大多数红外图像自动跟踪系统采用DSP+FPGA结构,系统存在设计电路复杂、成本高、实时性较差等缺点,开发出在单片现场可编程门阵列(FPGA)中实现以Nios Ⅱ软核处理器为核心的实时红外图像自动跟踪系统,采用自定义指令的Nios□处理器实现结构复杂的自递归Otsu的聚类分割和目标运动预测算法,利用硬件实现目标的快速相关匹配,软硬件协同完成系统对目标的实时跟踪,实验结果表明,系统不但体积小、功耗低、实时性强,而且在复杂的地物背景下,能够稳定、精确地跟踪目标.
【总页数】4页(P34-37)
【作者】贺明;王新赛
【作者单位】防空兵指挥学院红外与射频技术研究中心,河南,郑州,450052;防空兵指挥学院红外与射频技术研究中心,河南,郑州,450052
【正文语种】中文
【中图分类】TN216
【相关文献】
1.NiosⅡ的红外图像实时跟踪系统设计 [J], 贺明;王新赛
2.基于Nios Ⅱ软核的人脸目标实时跟踪系统 [J], 金纯
3.基于Nios II软核的遥感图像实时压缩系统 [J], 司锋;林宝军;张善从
4.基于双NiosⅡ的红外图像实时Otsu局部递归分割算法设计 [J], 李坚;王新赛;贺明;薛雷
5.基于Nios红外图像实时非均匀性校正研究 [J], 孔令彬;王川;许鸿文;戚建汉
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基于双层局部能量因子的红外小目标检测方法
唐凌霄;黄昶
【期刊名称】《华东师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】红外小目标的检测一直是红外追踪系统的关键技术,针对现有红外小目标检测方法在复杂背景下易造成虚警、检测速度慢的不足,从人类视觉系统的角度出发,参考了多尺度局部能量因子检测方法(multiscale local contrast measure using a local energy factor,MLCM-LEF),提出了一种基于双层局部能量因子的红外小目标检测方法.从局部能量差异与局部亮度差异两个角度进行目标检测,使用双层局部能量因子从能量角度描述小目标与背景的相异程度,同时采取加权亮度差因子从亮度角度对图像进行目标检测,通过二维高斯融合上述二者的处理结果,最终利用图像均值和标准差进行自适应阈值分割,提取红外小目标.经过公开数据集实验测试,该方法在抑制背景噪声、减低虚警概率的表现上比主流的检测方法有所提升,与MLCM-LEF算法相比,基于双层局部能量因子的方法将单帧检测时间降低至三分之一.
【总页数】11页(P97-107)
【作者】唐凌霄;黄昶
【作者单位】华东师范大学通信与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于小波互能量交叉的复杂背景中红外小目标检测方法
2.基于小波提升框架及小波能量的红外弱目标检测方法
3.海空复杂背景中基于自适应局部能量阈值的红外小目标检测
4.基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法
5.基于局部能量比的空中红外弱小目标检测方法
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基于大模型的红外图像电力设备交互式分割
林颖;张峰达;李壮壮;郑文杰;戈宁
【期刊名称】《网络新媒体技术》
【年(卷),期】2024(13)2
【摘要】电力系统的智能化检测已经成为现代工业生产的重要保障,而其中对日常巡检中采集的红外图像进行电力设备区域分割是电力故障诊断过程中的重要环节。
然而,当前基于深度学习的电力设备红外图像分割方法需要大量人工标注的样本,像素级的人工标注费时费力。
为此,利用可见光图像数据集中预训练得到的大模型所具有的泛化性优势,将图像分割大模型—分割任意模型(SAM)应用于红外图像的电力设备交互式分割,利用少量的用户点击输入,快速得到准确的电力设备分割结果。
在本文构建的电力场景红外图像数据集中,利用模拟的用户点击对模型性能进行了评估。
实验表明,本文的方法在无需额外训练的情况下能够精准地实现电力设备的交互式分割。
本文的方法能够有效地帮助工作人员提高对电力设备图像的标注效率,快速构建大规模红外图像数据集,促进红外图像分割模型及故障诊断模型的训练,助力电力系统检测智能化水平的提升。
【总页数】9页(P53-60)
【作者】林颖;张峰达;李壮壮;郑文杰;戈宁
【作者单位】国网山东省电力公司电力科学研究院;国网山东省电力公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割
2.基于Mask R-CNN的电力设备红外图像分割技术研究
3.基于BA*优化Otsu的电力设备红外图像分割
4.改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法
5.基于交互式分割的电力设备红外图像自动标注方法
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基于Otsu算法和分形维数相结合的红外云图分割徐晔烨;王敬东;朱晨雨;顾浩【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】红外云图中的云系主要由积雨云、卷云、层云和积云组成，它们对于气象研究有很大的帮助。
这4类云系具有不同的分形维数特征，因而可以借此对它们进行分割。
但是由于地表和一些云具有相似的分形维数特征，单纯依靠分形维数的分割效果不理想。
对此，采用最大类间方差（Otsu）算法，分离出地表，去除干扰，并对提取出的云系采用分形维数进行分割。
由于传统分形维数算法在计算时只选取了窗口内的灰度最大和最小的像素点，获得的分形维数特征不够精确，造成分割的云系出现混淆的现象。
对此，在计算的过程中加入窗口中的全部像素点，获得的分形维数能准确地描述区域特征，保证了云系分割的良好效果。
%The clouds in the infrared cloud image are composed of cumulonimbus, cirrus, stratus and cumulus which are useful to study the atmosphere. We can use the fractal dimension algorithm to segment the clouds according to the different fractal dimension of them. But the result of the segmentation can’t be accurate when only fractal dimension is used, since the earth’s surface has the similar fractal dimension with some clouds. To solve the question, we use Otsu algorithm to separate the int erference of earth’s surface, and then use the fractal dimension to segment the clouds. The result may be confused due to the inexact fractal dimension when traditional fractal dimension algorithm is used, because only the maximumand minimum pixels of a window are chosen to compute. To solve the question, we add all pixels in the window to compute, so that the exact fractal dimension can be got to ensure the good result.【总页数】7页(P496-502)【作者】徐晔烨;王敬东;朱晨雨;顾浩【作者单位】南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 210016;南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 210016;南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016;南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 210016【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于改进OTSU算法的快速作物图像分割 [J], 白元明; 孔令成; 张志华; 赵江海; 戴魏魏2.基于图像分割优化OTSU算法的电厂烟气浓度检测分析 [J], 张放3.基于2维鲸鱼优化加权的WGG-Otsu算法的钢板表面缺陷图像分割 [J], 张东洋; 杨永辉; 储茂祥; 邓鑫4.基于OTSU算法分割肺CT图片 [J], 曹爽;王园园;蔡自伟5.基于OTSU算法的苹果果实病斑图像分割方法 [J], 薛飞;刘立群因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于双Ni os Ⅱ的红外图像实时O tsu 局部递归分割算法设计李 坚,王新赛,贺 明,薛 雷(防空兵指挥学院红外与射频技术研究中心,河南省郑州市450052)摘 要:针对传统O tsu 局部递归分割方法很难实时实现的局限性,提出了一种适合FPG A (现场可编程门阵列)中N i os Ⅱ软核处理器实现的快速O tsu 局部递归分割算法,该算法的思路是把一次O tsu 分割得到的目标区域作为新的图像再进行一次O tsu 分割,得到的结果作为最终分割阈值。
利用并行N i os Ⅱ和VHDL 实现的硬件加速逻辑协同设计保证算法的实时实现。
实验结果表明,在不同的背景下,利用本文设计能够实时稳定地对目标分割提取,具有较好的鲁棒性。
关键词:图像处理;FPG A;N i os Ⅱ;otsu 分割;局部递归中图分类号:T N911.73收稿日期:2006212208;修回日期:2007204201。
0 引 言利用红外成像传感器实现实时目标成像跟踪是精确制导武器的核心技术,图像中目标的分割效果尤其是有效地使目标从背景中分离出来是保证系统稳定跟踪的关键,O tsu 分割算法因其简单有效而在实时目标成像跟踪系统中得到了广泛应用。
用这种聚类准则分割图像,当目标在图像中占有适当的比例时,分割结果比较好。
然而,对小目标图像却不能把目标从背景中分割出来,经常会把很多背景错分为目标。
本文提出了利用改进的快速局部递归O tsu 分割算法对图像分割,并且依靠并行N i os Ⅱ软核和硬件逻辑结合的速度优势对算法实时实现。
1 算法原理O tsu 方法(即大律方法)在获得图像灰度直方图的条件下,利用概率论的知识,通过计算最大类间方差而得到分割门限,在较为理想的“双峰”条件下,用O t 2su 准则能够得到较好的分割效果。
O tsu 算法步骤如下。
设图像包含L 个灰度级(0,1,…,L -1),灰度值为i 的的像素点数为N i ,图像总的像素点数为N =N 0+N 1+…+N L -1。
灰度值为i 的点的概率为:P i =N i N(1) 门限t 将整幅图像分为暗区c 1和亮区c 2两类,则类间方差σ2b 是t 的函数:σ2b (t )=a 1a 2(u 1-u 2)2(2)式中:a j 为类c j 的面积与图像总面积之比,a 1=∑ti =0P i,a2=1-a 1;u j 为类c j 的均值,u 1=∑ti =0iPi/a 1,u 2=∑L -1i =t+1iPi/a 2。
该算法选择最佳门限^t 使类间方差最大,即σ2b (^t )=m ax {σ2b (t )}(3) 令Δu =|u 1-u 2|,则由式(2)和式(3)有:σ2b (^t )=m ax {a 1(t )a 2(t )Δu 2(t )}(4) 在冷背景(如天空)下的红外飞机图像中,飞机目标的灰度级比较高,而且目标区域的面积往往要比背景区域的面积小一些,当两者面积相差悬殊时,简单的一次O tsu 分割会错误地将部分背景划分到目标区域O tsu,考虑到一次O tsu 分割的结果图像可以分为背景区域和(含有部分背景的)目标区域两部分,由于只对目标区域感兴趣,把背景区域去掉并不会丢失目标信息,那么,可以对结果图像的(含有部分背景的)目标区域进行O tsu 分割得到新的结果图像,接着,把新的结果图像中背景区域去掉,若目标区域还包含有部分背景,则再对(含有部分背景的)目标区域进行O tsu 分割,依次递归下去,直至得到比较理想的分割图像。
这种方法称为O tsu 局部递归分割方法。
对红外图像数据流处理时,由于O tsu 局部递归分割算法需要对图像进行多次迭代处理,而且对每场图像分割需要的迭代次数不同,所以很难保证分割的实时性,为此我们提出了利用O tsu 准则对图像进行两次局部递归分割,即在第一次O tsu 方法分割之后,将分割得到的亮像素再次利用O tsu 分割准则计算得到新・73・第33卷第7期2007年7月 电子工程师 E LECTRON I C E NGI N EER Vol.33No .7Jul .2007的分割阈值。
实验表明,即使存在复杂的云层背景的情况下,经过两次迭代分割以后,目标也较好地被分割出来。
2 双N i os Ⅱ的实现方案N i os Ⅱ嵌入式处理器是A ltera 公司于2004年6月推出的第2代用于可编程逻辑器件的可配置的软核处理器,性能超过100Dhryst one M I PS (百万条指令每秒)。
N i os Ⅱ是基于哈佛结构的R I SC 通用嵌入式处理器软核,能与用户逻辑相结合,编程至A ltera 的FPG A 中。
处理器具有32位指令集,32位数据通道和可配置的指令以及数据缓冲。
它特别为可编程逻辑进行了优化设计,也为S OPC (可编程单芯片系统)设计了一套综合解决方案。
N i os Ⅱ处理器系列包括3种内核:高性能内核(N i os Ⅱ/f );低成本内核(N i os Ⅱ/e );性能/成本折中的标准内核(N i os Ⅱ/s ),它是前两种的平衡。
本系统采用高性能内核。
N i os Ⅱ处理器支持256个具有同定或可变时钟周期操作的定制指令,允许N i os Ⅱ设计人员利用扩展CP U 指令集,通过提升那些对时间敏感的应用软件的运行速度来提高系统性能。
根据红外焦平面成像特性,为了保证算法的实时性,采用双N i os Ⅱ软核和硬件加速器协同设计的方式,在图像场的间隙进行实时O tsu 局部递归分割处理。
图1为实现算法原理图。
图1 算法实现原理图局部递归区域提取单元将需要分割的红外数据读入FPG A 内部双端口RAM0,直方图统计对数据统计直方图,存放于双端口RAM2,聚类统计单元分别对直方图依次从高低两个方向计算类内均值和概率,把累加结果存入三端口RAM0和RAM1中。
聚类统计结束后,两个N i os Ⅱ并行对高低两个方向的聚类统计结果进行类间方差计算并分别求最大值,取两者最大的值为分割阈值。
完成一次分割后,局部递归区域提取单元依据得到的阈值提取出目标区域,存入双端口RAM1中,接着按第1次分割步骤完成快速局部O tsu 递归分割算法。
为了最大化地提高算法的处理速度,系统采用CP U 并行工作方式,如图2所示。
两个N i os Ⅱ同时负责收发处理数据。
当其中一个CP U 执行完制定的任务后等待另一N i os Ⅱ,两个N i os Ⅱ任务全部完成后,N i os Ⅱ0从Mail B ox 中取出N i os Ⅱ1的处理结果,计算最终分割阈值。
采用这种将数据块分细处理结构,减少单个CP U 处理的数据量,缩短了算法延迟。
图2 CPU 并行工作方式结构 考虑到算法需要进行循环的浮点数计算,采用N i os Ⅱ的定制指令和VHDL 编写硬件算法加速器保证系统运行速度。
表1为采用自定义浮点指令与软件实现浮点运算性能对比。
定制指令逻辑和N i os Ⅱ的连接在SoPC Builder 中完成。
N i os ⅡCP U 配置向导提供了一个可添加256条定制指令的图形用户界面,在该界面中导入设计文件,设置定制指令名,并分配定制指令所需的CP U 时钟周期数目。
系统生成时,N i os ⅡI D E 为每条用户指令产生一个在系统头文件中定义的宏,可以在C 或C++应用程序代码中直接调用这个宏。
表1 N i os Ⅱ软件实现浮点运算与自定义指令实现性能对比浮点运算CP U 时钟周期软件实现自定义指令(FP U )加速比a /b 3714 7530.7 a +(-)b 284 740.5 a 3b2874 7410.5 表2为N i os Ⅱ软件实现系统算法与自定义指令实现性能对比。
表2 N i os Ⅱ软件实现系统算法与自定义指令实现性能对比系统算法 CP U软件实现自定义指令加速比局部递归O tsu 分割1473678时钟周期14.7m s276734时钟周期2.7m s5.33 实验结果局部递归O tsu 分割方法通过递归计算对图像中目标不断地逼近,因此在复杂的背景下,对红外图像目标分割有很好的效果,但是由于算法迭代繁琐,很难实时实现,本文提出了一种基于双N i os Ⅱ嵌入式处理器的红外图像快速局部递归O tsu 分割实时实现方法。
通过在A ltera 的Stratix FPG A 中集成两个l00MHz 软核配合一定的硬件逻辑,大大减小了算法的处理时间,・83・・信号处理与显示技术・电子工程师2007年7月实现了算法的实时处理。
实验表明,该设计每秒可处理25帧320×240×8bit 的红外图像。
图3所示为对3k m 外的坦克目标分割效果图。
图3(a )为原始图像,图像中心位置有一坦克目标;图3(b )为一次O tsu 分割结果,由于背景比较复杂,坦克目标与背景没有完全分割开;图3(c )为经过本文快速局部递归O tsu 分割后的效果图,图中的坦克目标从背景中很好地分割出来。
图3 对3k m 外的坦克目标分割效果参 考 文 献[1]吴继华.A ltera FPG A /CP LD 设计(高级篇)[M ].北京:人民邮电出版社,2005.[2]汪国有,邹玉兰,凌勇.基于显著性的OTS U 局部递归分割算法[J ].华中科技大学学报:自然科学版,2002,30(9),57259.[3]N i os Ⅱp r ocess or reference handbook[M ].A ltera,2005.[4]CAST LE MAN K R.D igital i m age p r ocessing[M ].Engle woodCliffs,NJ,US A:Prentice Hall,1996.[5]Z HANG Tianxu,WANG Xinsai,WANG Yuehuan .Aut omaticthreshold esti m ati on for gradient i m age seg mentati on [C ]//Pr oceedings of SP I E:The I nternati onal Society f or Op tical En 2gineering,Oct 22224,2001,W uhan,China .Bellingha m,WA,US A:SP I E Press,2001:1212126. 李 坚(19822),男,硕士研究生,研究的方向为实时图像处理。
Desi gn of I nfrared I mage Real 2ti m e Local Recursi veO tsu Seg ment ati on Based on Dual Ni os ⅡL I J i a n,W ANG X i n s a i ,HE M i n g,XUE L e i(I nfrared &Radi o 2frequency Technol ogy Center,A ir Defense ForcesCommand Acade my,Zhengzhou 450052,China )Abstract:I n vie w of the li m itati ons of traditi onal l ocal recursive otsu ’s seg mentati on that real 2ti m e reali 2zati on is difficult,a fast l ocal recursive 0tsu ’s seg mentati on alg orithm adap ted t o N i os Ⅱs oft w are core realized in FPG A is p r oposed .The main technique of this algorith m consists in that the object area resulting fr om otsu is regarded as the whole i m age t o be seg mented at the next otsu seg mentati on .Then the object areas resulting fr om otsu are the i m age of seg mentati on results .The design uses parallel N i os Ⅱand hardware t o realize real 2ti m e algorith m.The experi m ental result shows that,under different backgr ound,the algorithm in questi on is r obust against backgr ound clutter and capable of realizing object seg mentati on and extracti on .Keywords:i m age p r ocessing;FPG A;N i os Ⅱ;otsu ’s seg mentati on;l ocal recursi on・93・第33卷第7期李 坚,等:基于双N i os Ⅱ的红外图像实时O tsu 局部递归分割算法设计・信号处理与显示技术・。
