基于FPGA的实时图像处理系统：AI在光学测量中的关键技术

本篇论文深入探讨了人工智能与图像处理领域的结合，特别是在基于现场可编程门阵列（FPGA）的实时图像处理系统方面。首先，章节一介绍了图像处理的重要性，它是信号与信息处理中的关键领域，受益于计算机技术和集成电路的快速发展，实时图像处理在算法、系统设计和应用方面都有显著进步，尤其是在电视跟踪系统这样的具体场景中，它具有精密、非接触、隐蔽等优点，对提升国防能力具有重要意义。 图像跟踪测量系统的核心是图像处理技术，包括模式识别、自动控制、计算机视觉和人工智能等多学科交叉。数学模型中，系统处理的是二维序列图像，目标检测是核心任务，通过算子O_l[t]来实现。该论文重点关注算子O_l[t]的预处理功能，即从探测器信号中提取目标。 传统冯诺依曼架构的计算机在处理图像时受限于数据流瓶颈，难以实现实时高速处理。然而，随着PCI总线技术的进步，数据传输速度得到了优化，为实时图像处理提供了可能。然而，论文并未止步于此，而是深入研究如何利用FPGA的优势，例如并行处理能力和灵活性，来进一步提升实时图像处理的性能和效率。 FPGA作为硬件加速器，能够定制化设计复杂的图像处理算法，实现在硬件层面的高度优化，从而避开软件执行的延时。论文可能会详细探讨如何将图像预处理算法映射到FPGA上，如何进行硬件级优化，以及如何在有限的硬件资源下实现高效的实时目标检测。 总结来说，本论文围绕基于FPGA的实时图像处理系统展开研究，旨在突破传统计算机的局限，通过硬件加速技术提高图像处理的实时性和精度，这对于当前和未来的图像处理技术发展具有重要的理论和实践价值。