红外成像非均匀性校正：基于FPGA的神经网络算法实现

"本文主要研究了红外成像非均匀性校正算法，并探讨了其在FPGA平台上的实现方法。文章作者温志刚，在周慧鑫教授的指导下，完成了这篇工学硕士论文，属于电子科学与技术领域中的物理电子学方向。论文详细分析了红外成像非均匀性产生的原因，以及其在红外成像技术中的重要性，同时提出了基于神经网络的非均匀性校正算法的改进方案，结合引导滤波和投影法运动估计，提升了校正效果。此外，论文还涉及到了FPGA的硬件平台设计，包括系统结构、信号处理流程、FPGA选型以及外部电路设计等，实现了算法的硬件实时处理。最后，通过实验验证了算法的性能和系统的校正能力。" 本文是一篇关于红外成像非均匀性校正的深入研究，主要关注的是如何提高基于神经网络的校正算法的性能。作者首先介绍了红外成像技术的基础，包括红外线的发现和应用，以及非均匀性校正技术的重要性。非均匀性是红外成像中的常见问题，影响图像的质量和分析准确性。传统的神经网络校正算法在某些情况下可能效果不佳，因此，作者提出了一种新的改进算法，结合引导滤波器来平滑图像噪声，并利用投影法进行运动估计，以更准确地处理动态场景中的非均匀性。 在理论研究的基础上，作者进一步探讨了FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为硬件平台的实现细节。FPGA因其可编程性和高速处理能力，成为实时图像处理的理想选择。论文详细阐述了FPGA系统设计，包括硬件结构、内部信号处理流程，以及FPGA器件的选择和资源配置。此外，外部电路设计如视频输入输出接口和外部存储器也是硬件实现的重要组成部分。 在FPGA平台上实现改进的非均匀性校正算法，作者详细描述了设计流程和自顶向下的设计方法，强调了数据类型选择和设计中的关键考虑因素。通过仿真和实际测试，作者证明了该算法在FPGA上的高效性和优势，同时分析了系统的性能，展示了其在处理实时红外图像序列时的能力。 这篇论文为红外成像非均匀性校正提供了新的理论和实践解决方案，对于红外成像技术的发展和应用具有重要的理论和实践价值。