红外图像快速匹配算法的高效实现与硬件加速研究

红外图像快速匹配算法的研究是一项针对红外图像处理领域的重要课题，由作者王思睿、王昶辉和杨春玲在哈尔滨工业大学进行深入探讨。论文的核心内容围绕如何实现实时且高效的图像匹配，特别关注了基于金字塔分级搜索的分层搜索方法，这是一种创新性的技术，旨在减少计算量，提升匹配速度。传统的灰度归一化累积相关（Normalized Cross Correlation, NCC）算法虽然精度高，但其计算复杂度大，对于实时应用来说不甚理想。 论文首先介绍了红外成像制导技术在导弹制导中的关键作用，强调了图像匹配技术在其中的重要性。图像匹配方法主要分为区域匹配和特征匹配，前者如亮度、绝对梯度或相位测量，后者则依赖于从图像中提取的特征，如角点和接点特征。本文重点聚焦在基于灰度的图像匹配算法，特别是针对NCC算法的优化。 作者提出了两个改进方案来降低NCC算法的计算负担。第一个方案可能是采用级联回旋扫描（pyramid-based search），通过在不同尺度上进行匹配，逐渐缩小搜索范围，从而减少在大尺寸图像上进行全局匹配的计算次数。第二个方案可能是利用数字信号处理器（DSP）的优势，通过并行计算或者硬件加速来加速相关系数的计算过程。 仿真试验结果显示，这些改进措施不仅提高了匹配的精度，而且显著提升了匹配速度，使得算法能够在实时应用环境中得以实现。因此，这项研究对于提升红外图像处理技术的实用性和效率具有重要意义，特别是在军事领域的精确制导系统中，如反舰导弹和空对地导弹的制导控制中。整个研究工作结合了理论分析与实际应用，具有较高的科研价值。