FPGA实现的CNN红外图像预处理系统设计

“基于CNN的红外图像预处理系统的研究与设计，利用FPGA和细胞神经网络进行红外图像边缘检测，提高处理效率。” 本文主要探讨了一种基于卷积神经网络（CNN）的红外图像预处理系统的设计与实现。系统采用FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为核心处理器，通过Altera公司的DE2开发板实现，这使得大部分功能模块得以集成在单一FPGA上，从而优化了系统性能并降低了成本。所选的CycloneⅡ系列FPGA以其高密度和低成本特性，为系统设计提供了更大的灵活性。 在预处理过程中，细胞神经网络（Cellular Neural Network，CNN）被用于图像的边缘检测，这是由于CNN在图像处理领域的优势，能够高效地处理非线性问题。通过开发CNN IP核，实现了细胞神经网络的数字实现，采用分布式算法提升运算速度，进而提高整体系统的处理效率。 红外图像预处理系统的关键任务是对红外视频图像进行数字处理，以提升成像质量，这对于红外弱小目标检测技术的应用至关重要。系统硬件包括视频A/D转换器、数据缓冲同步FIFO、FPGA、数据存储、颜色空间转换等模块。首先，系统读取红外焦平面阵列探测器（IRFPA）的信号，通过A/D转换将模拟信号转化为数字信号，然后经过FIFO缓冲进入存储器。接下来，中心数字信号处理器执行边缘提取等预处理操作，最终输出标准VGA模拟视频信号至显示器。 边缘检测是图像预处理的重要环节，它旨在识别和增强图像中的边界，为后续的目标识别和跟踪提供清晰的特征。CNN在边缘检测中的应用，得益于其并行计算的能力，能够在大量数据中快速找出图像特征，适应实时处理的需求。 细胞神经网络是一种大规模非线性模拟电路，其结构类似于生物神经网络，具备实时信号处理能力。CNN的每个单元（细胞）都与其他单元相互连接，形成复杂的网络结构，可以并行处理输入信息，非常适合于图像处理中的边缘检测和模式识别任务。 总结来说，本文提出的基于CNN的红外图像预处理系统，通过FPGA硬件加速和细胞神经网络的算法优化，实现了高效的红外图像边缘检测，提升了系统在红外弱小目标检测领域的应用性能。这种设计方法为红外成像技术的发展提供了新的思路和解决方案。