改进的神经网络红外非均匀性校正算法与FPGA实现

"总结与展望-tms320c6000系列dsp编程工具与指南" 本文主要探讨了针对TMS320C6000系列数字信号处理器（DSP）的编程工具与指南，特别是在红外成像非均匀性校正领域的应用。作者通过深入研究和分析，提出了一种改进的神经网络非均匀性校正算法，以解决原始算法在处理运动物体和静止场景时存在的问题。 首先，文章总结了原始神经网络算法的不足。该算法在运动物体上容易产生“鬼影”现象，主要是由于使用均值滤波器导致图像边缘过度平滑，从而影响预测图像的准确性。而在静止场景下，由于图像的反复迭代和校正参数的重复更新，图像可能会出现模糊。 为解决这些问题，作者采用了引导滤波和投影法运动估计来改进算法。引导滤波在保持图像边缘细节的同时，对平坦区域进行平滑处理，提高了预测图像的精度，有效抑制了“鬼影”。投影法则用于估计图像中的运动情况，只有在场景运动足够显著时才更新校正参数，防止静止场景下的图像模糊。 随后，作者利用FPGA（Field-Programmable Gate Array）的并行计算能力和可编程性，构建了一个基于FPGA的红外成像非均匀性实时校正系统。该系统通过HDL（Hardware Description Language）代码的仿真和实际图像序列的测试，证明了其有效性和性能，同时分析了系统在资源占用和运算速度方面的表现。 在展望未来的工作时，作者指出虽然提出的算法和硬件系统能自适应地校正红外图像的非均匀性，并减少了“鬼影”和静止场景的模糊，但还存在一些局限性。例如，算法中的一些参数如迭代步长α、引导滤波参数ε和运动估计阈值T仍需人工设定，尚未实现完全自适应。这为后续研究指明了方向，需要进一步优化算法，实现参数的自动调整。 这篇论文是温志刚在周慧鑫教授指导下完成的工学硕士论文，归属电子科学与技术领域下的物理电子学。论文强调了技术创新和独立性声明，并同意西安电子科技大学保留和使用学位论文的相关权利，同时也表明作者承诺在后续研究成果中署名单位为西安电子科技大学。