多分辨率重采样实时解压缩硬件系统研制

主要介绍基于多分辨率重采样算法的图像实时解压缩硬件系统体系结构的设计，首先描述多分辨率重采样算法的解压流程；而后提出实现多分辨率重采样解压算法的超大规模集成电路结构；最后以可编程序门列成功实现，实验表明，解压缩硬件系统数据处理速度快，满足图像恢复实时性要求。     

人控交会对接摄像机调光算法 设计与验证方法研究

航天器人控交会对接过程中,空间光照环境极为复杂.摄像机作为最主要的相对测量敏感器,需要设计合理的调光算法以适应各种工况.详细分析了航天器的空间光照环境,针对人控交会对接的场景特点,对基于直方图的自动调光算法提出了改进措施,并提出了全面的地面验证测试方法,证明了改进后的直方图自动调光算法的合理性.     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

一种图像缩放算法的SoC协同加速设计方法

针对无人机自主着陆的跑道检测、识别、跟踪等视觉算法中需要对大量图像进行缩放处理以便后续计算,但又对实时性要求比较高的情况,根据输入输出像素点的映射关系提出了一种适用于硬件加速的图像缩放算法,简化算法结构的同时利用现场可编程门阵列进行模块硬件功能的设计对算法加速,并采用软硬件协同的体系结构搭建实时图像处理系统。实验结果表明,该缩放算法处理精度高、耗时少,且用硬件逻辑实现后,可以进一步提速171倍,硬化后的系统可以通过摄像头获取图像数据,实时处理后在显示器中显示,达到30帧/s的处理速度,可以应用于实时性要求较高的图像处理算法中。      

面向空间应用高可靠图像数传设备的设计与实现

针对空间高速图像数传任务需求, 设计并实现了一种采用SpaceWire总线传输协议的高速图像数传设备. 该设备的硬件以FPGA为控制核心, 完成对SpaceWire协议芯片的初始化配置、收发数据包处理、中断和异常状态处理等操作. 重点阐述了FPGA的可靠性设计, 包括状态机设计、异步时钟域设计和数据包传输与链路错误的恢复设计. 测试表明该设备能够稳定可靠地实现140 Mbit/s的图像数据传输, 对于链路的突发错误在一定时间内具有错误数据恢复能力, 能够有效保证传输数据的正确性和稳定性.      

视觉检测中高速图像采集技术的研究

利用视频输入处理器(SAA7111)和现场可编程门阵列(FPGA),采用全硬件方式和两帧轮换存储方式设计实现了图像采集系统、计算机以及前端硬件处理系统之间的相互接口,使得视觉检测中视觉传感器能够同时进行图像采集和低级图像处理.     

基于混合编码的天文序列图像无损压缩算法

提出了一种将时间和空间双维度预测与混合熵编码结合的图像无损压缩算法,应用于星体定点成像的天文序列图像.时间与空间双维度预测可以消除天文序列图像的时间相关性和空间相关性.混合熵编码融合了高熵编码与低熵编码算法,充分利用预测误差分布的稀疏性,进一步提升压缩效率.针对星体的天文序列图像,该算法首先在时间维度上进行帧间预测,去除时间相关性,再对帧间预测后的图像在空间维度上进行直方图滤波和上下文预测,去除空间相关性,最后将预测误差送入熵编码器进行编码.实验结果表明,本文所提出算法的压缩效果优于JPEG-LS,平均压缩比提升约15%.该算法结构简单,计算复杂度较低,易于硬件实现,适合星载天文图像的无损压缩.      

基于FPGA的激光成像质心提取算法的硬件实现

针对一款激光成像测距系统设计激光成像自适应质心提取算法模块,该模块包含自适应积分时间调整、多波峰毛刺平滑处理及基于灰度加权的质心提取3个子模块,该模块已在FPGA上实现,处理延迟小,占用资源少,可稳定提取目标在线阵探测器上成像的质心位置,提高三维激光测距的精度.     

图像数据实时压缩技术研究

提出一种基于多模式自适应压缩算法的图像实时压缩技术,以此技术为基础,利用硬件设计描述语言VHDL和现场可编程序门阵列FPGA,设计成功系统专用集成芯片,以此芯片为核心,构成图像数据实时压缩系统.该系统采用阵列式处理与流水方式工作相结合的组织结构,数据处理速度与系统容量具有良好的可扩充性.系统单路数据处理速度为100Mbit/s,数据压缩比动态可调,图像恢复精度优于JPEG.本系统体积小、重量轻、功耗低、性能稳定可靠,适用于各种256级灰度图像.      

专用指令集在基于FPGA的神经网络加速器中的应用#br#

近年来，表现出极其优越性能的神经网络算法对硬件算力的要求逐渐提高.在一些低功耗场景如星载系统中，拥有可编程重构、高并行等特性的FPGA是神经网络算法较为合适的硬件加速平台.为了解决传统神经网络硬件加速器设计中片内资源消耗大、各功能模块耦合性高等问题，设计实现了一套专用AI指令集并应用在了基于FPGA的神经网络加速器的设计中.文章首先介绍了该指令集的设计方案.整个指令集由指令寄存器、指令解释器、指令转发模块、内存管理单元和多个模块构成.通过该指令集可实现对不同模块的复用，降低模块之间的耦合性.并以YOLOV3 Tiny网络模型为例，对比了平铺式和指令控制式两种加速方案的逻辑资源的消耗.验证了应用专用指令集可以减少约50%的FPGA逻辑资源的使用.     

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。      

基于串口通讯的离心机动态半径采集系统的设计

介绍了精密离心机动态半径实时数据采集与处理系统的设计。该系统通过串口接收下位机采集的实时数据,经过处理在PC机界面以实时曲线的方式显示。此动态半径采集系统在VC环境下设计实现,可实现离心机动态半径的在线检测,具有良好的直观性和实用性。     

一种星载计算机秒中断间隔可控的校时方法

传统的星载计算机时间维护主要由软件实现，为了避免校时过程中秒中断间隔过小或过大，软件需要通过复杂的逻辑和算法对外部计时器Intel 82C54芯片进行多次操作才能实现一次校时，较容易出错，且占用CPU机时较多。随着未来航天器智能处理的任务越来越多，CPU机时越来越紧张，为了将CPU从繁琐的校时操作中解放，提出了一种基于FPGA的秒中断间隔可控的校时方法。通过FPGA逻辑电路设计星时计时器，利用秒中断间隔约束条件设计校时触发条件，当满足校时触发条件时，FPGA逻辑电路自动实现校时操作，很好地解决了校时过程中秒中断间隔过大或过小的问题，节约了CPU机时。该校时方法已在多台星载计算机上应用，取得了较好的效果。     

基于CCSDS的低码率图像压缩优化算法

为了提高空间数据系统咨询委员会（CCSDS）采用的图像压缩算法的编码效率,提出了一种二维预测模型。通过利用图像像素之间的空间相关性对直流系数的预测模式及其熵编码算法进行改进和优化,该算法在有效地提高了直流系数的压缩比的同时,也增强了其抗误码性能。试验结果表明,该算法在低码率条件下能获得更好的图像编码质量,与CCSDS原有算法相比,峰值信噪比值提高了0.1~0.3dB。算法可极大地满足星载图像压缩数据在低码率下传输的要求。     

CMOS星敏感器图像驱动及实时星点定位算法

利用CMOS图像传感器技术的低功耗和开发简单等优点,设计了新型CMOS星敏感器的图像采集驱动电路.该电路设计以现场可编程门阵列(FPGA)为核心,配以静态存储器和并口通讯功能,实现了图像的采集、存储和输出.同时根据4连通域图像分割的原理,在FPGA内部设计了一个数字电路模块,以实现该星敏感器的实时星点定位功能.该模块由于采用了流水线结构,可以和图像采集同步完成星点质心定位算法,减少了向星敏感器数据处理单元中的精简指令集计算机(RISC)的数据传输量和RISC进行星图跟踪和识别的工作量,提高了星敏感器的总体工作性能.对比软件处理结果,对星敏感器的图像采集和质心算法硬件电路进行了验证.     

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

LZMA压缩算法FPGA硬件实现

LZMA(Lempel Ziv Markov-chain Algorithm)无损压缩算法在进行数据压缩时速度慢且占用大量的CPU(Central Processing Unit)资源,不能满足实时系统的要求.在改进算法的基础上,采用FPGA(Field Programmable Gate Array)设计了一个LZMA压缩算法硬件加速电路.该电路由LZ77压缩控制器、区间编码控制器和数据读出控制器组成,采用数据乒乓结构、高性能并行匹配结构和流水线处理结构等多种方法提高了LZMA压缩算法的速度,在支持标准LZMA压缩文件格式的同时,将压缩速度提升到近125 Mb/s,相比基于软件的LZMA算法加速10倍,每个时钟处理的相对数据加速近200倍.最后通过基于Virtex-6 FPGA的ML605开发平台验证了硬件加速电路的正确性和可行性.      

线阵CCD平场校正及FPGA实现的研究

为了消除由于照明光源的非均匀性、镜头渐晕及CCD传感器噪声对图像质量造成的不良影响,首先从理论上分析了线阵CCD固定模式噪声和像素光电响应非均匀性的数学模型和产生的原因;对像素光电响应非均匀性这一主要影响因素,根据其光电响应模型提出了CCD像素光电响应非均匀性的两点校正方法,即求解出各个像素光电响应不均匀性的校正因子和暗偏置量系数,进而用以计算各个像素的校正量,实现逐点校正;针对校正算法大数据量、实时计算的要求,设计了基于现场可编程逻辑门阵列FPGA快速实现校正算法的硬件处理结构。最后,通过仿真和实验表明,两点校正方法可以有效地减小CCD像素光电响应不均匀性的图像噪声,提高图像质量,以便做后续精确处理。