TS201处理器上的归一化互相关快速算法优化

本文主要探讨了一种针对TS201处理器的归一化互相关快速算法，这是一种在实时性要求较高的SAR成像和红外成像制导系统中优化图像匹配性能的技术。归一化互相关算法因其稳定性高、抗白噪声能力强以及匹配准确，成为图像匹配领域的主流方法。然而，其计算复杂度较大，对于实时应用造成挑战。 为了克服这一问题，作者提出了一种基于TS201处理器的改进策略。首先，他们利用处理器的宽总线和大内存，通过并行指令处理来加速图像数据的读取和计算，尽管处理器的32位取值限制了某些操作，如8位数据乘法，但在一定程度上提升了算法执行效率。其次，文章引入了递推与多模板的思想，通过将复杂的计算任务分解为多个子任务，降低了单次计算的负担，并减少了数据获取的难度。 递推方案的核心在于将原算法中的部分计算过程进行分解，逐步累积结果，这样在保持匹配精度的同时，降低了整体计算量。多模板策略则是在匹配过程中使用多个不同的模板子图，每个子图对应不同的搜索区域，通过并行处理，同时对多个区域进行匹配，进一步提高了算法的执行效率。 通过实验验证，这种基于TS201的归一化互相关快速算法在保持算法性能的同时，显著提高了处理速度，特别适用于低对比度条件下的目标精确匹配，使得实时性和准确性得以兼顾。这对于嵌入式开发和实时图像处理系统具有重要的实际应用价值，表明了在特定硬件平台上优化算法设计的重要性。本文的研究为提高图像匹配算法在实际硬件环境下的性能提供了一种有效的方法。