基于弹载遥测图像加密域的可逆信息隐藏算法

针对弹载红外遥测数据下传带宽受限，图像接收端内容受损的问题，基于对称加密系统与差值直方图平移算法提出了加密域可逆信息隐藏算法与红外遥测图像相结合的方案，一方面可以将弹载遥测数据嵌入到红外遥测图像中，另一方面可以对红外遥测图像进行图像加密，保证传输过程中图像内容的安全性。在图像接收端，通过与图像发送端相同的加密密钥与嵌入方案进行图像的无损恢复与嵌入信息的可逆提取。实验结果表明：对于位深度为16，尺寸为128×128的红外遥测图像，利用图像冗余空间可嵌入15000比特左右的二进制数据，且保证了遥测图像与遥测数据的可逆恢复。     

基于低比特量化神经网络的红外目标识别方法及其FPGA实现

红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择，无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略，有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面，本文提出了更加高效的卷积计算单元，提高了硬件资源的利用率，同时也达到了更高的峰值性能。最终，在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证，系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率，其功耗为2.5 W。