FPGA实现的紫外/可见光图像实时配准与融合技术

"这篇论文详细介绍了基于FPGA的紫外/可见光图像实时配准实现，应用于电路损伤早期的电晕放电探测与定位。通过FPGA为核心的设计，结合MicroBlaze软核控制模块，实现了对紫外光和可见光图像的高效配准与融合处理。" 在电力系统的维护中，早期检测电晕放电至关重要，因为这可以预防电路损伤并确保运行安全。本文提出的解决方案是利用紫外光成像技术，因为电晕放电在紫外波段有独特的特征。采用现场可编程门阵列（FPGA）作为核心处理单元，构建了一个实时检测系统，该系统能够同时采集紫外光和可见光两路信号，并进行图像配准与融合。 FPGA的优势在于其高度的灵活性和并行处理能力，这使得它非常适合处理实时图像数据。为了优化硬件结构，论文中提到了快速图像配准算法的运用，这种算法能够在不同的焦距条件下有效地对紫外图像数据与可见光图像数据进行配准。配准过程是为了确保两路图像在空间上对齐，以便后续的融合处理能准确地捕捉到电晕放电的信息。 MicroBlaze软核是Xilinx FPGA中的一个嵌入式处理器，它被用于控制整个系统的运行。通过这个软核，可以实现复杂的控制逻辑和算法执行，进一步提高了系统的运行效率。 图像融合是将不同传感器或不同时间获取的图像信息结合在一起，以提供更全面的场景理解。在本文的实施中，紫外图像和可见光图像的融合有助于增强对电晕放电的识别，尤其是在可见光环境下可能难以观察到的情况下。 实验结果显示，这种方法显著提高了图像融合处理速度和系统的整体效率，满足了实时检测和定位紫外信号的需求。这一技术已被应用于南方电网的线路巡检实践中，证明了其在实际应用中的有效性。 基于FPGA的紫外/可见光图像实时配准实现是一种创新的方法，它结合了硬件加速和智能算法，为电力系统的故障检测提供了强大的工具，对于提升电力设施的安全性和可靠性具有重要意义。这种方法不仅适用于电晕放电的检测，也对其他需要多模态图像处理的应用领域具有借鉴价值。