FPGA实现红外图像非均匀校正的优化方法

"基于FPGA的红外图像非均匀校正实现方法-论文" 本文主要探讨了一种基于FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）技术的红外图像非均匀校正实现方法。红外图像非均匀性是由于红外探测器本身的特性，如像素间的响应差异和温度变化等因素，导致图像出现亮度不一致的现象。这种非均匀性会严重影响红外成像系统的性能和图像质量。 传统的非均匀性校正方法包括两点校正，即通过测量图像的暗电流和全局亮度来校正图像。然而，这种方法对于复杂的非线性响应和时间漂移可能效果有限。因此，文中提出了改进的神经网络算法，以适应更复杂的非均匀性问题。神经网络算法通过学习和迭代，能够逐步优化校正系数，从而更精确地校正图像。 在FPGA平台上实现这一算法的关键在于高效的数据管理和处理。文章指出，通过对DDR2（Double Data Rate Second Generation，双倍数据速率第二代同步动态随机存取内存）存储器的高速读写控制，可以实现校正系数的在线标定和自适应迭代。存储控制器优化了数据流，确保了算法的实时性和高效性。 为了防止神经网络校正过程中可能出现的目标退化和鬼影现象，作者在系数更新时引入了运动判断环节。这个环节可以在目标移动时暂停校正过程，避免因连续迭代导致的图像失真。 采用单一FPGA芯片实现了整个校正系统，这不仅减小了硬件体积，还因为FPGA的可扩展性，为系统功能的进一步增强提供了可能性。实验结果表明，该实现方法显著提高了红外成像装置的非均匀性校正效果，并且在抑制时间漂移方面表现出良好的性能。 总结来说，该研究提供了一种基于FPGA的红外图像非均匀校正解决方案，通过结合改进的神经网络算法和高效的硬件设计，实现了快速、精确的校正，对提升红外成像质量具有重要意义。此外，该方法的紧凑型设计和扩展性也为未来红外成像系统的设计提供了新的思路。