基于深度特征提取的高光谱图像目标检测实时处理

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高光谱图像可以同时在空间维度和光谱维度上提供目标区域一定的形态信息和丰富的光谱信息,并且通过光谱维度可以从高光谱图像的光谱信息中探测到不同材质的差异。因此,基于高光谱图像的目标检测技术对伪装军事目标检测和自然灾害预警有着重要的作用。星载平台上的高光谱探测器能够覆盖地球表面的绝大多部分区域,可以更有效的对目标区域进行监测。然而,高光谱图像巨大的数据量对星载设备的存储和星地的通信信道造成了很大的压力。所以在资源、功耗受限的星载平台对高光谱图像进行实时目标检测处理有着迫切的需求和很高的价值。针对高光谱图像实时处理的需求,本文提出了一种低复杂度的基于光谱正则化高光谱图像目标检测算法,并且使用高层次综合工具和硬件描述语言相结合的方式,在体积小、功耗低以及资源丰富的FPGA平台上对该算法进行了硬件加速电路设计。在此基础上,提出了整个高光谱图像目标检测实时处理系统。本文的主要成果如下:一、针对介绍的基于光谱正则化高光谱图像目标检测算法中特征提取模块数据依赖性强、特征选择模块计算复杂度高以及检测器使用动态窗口等硬件难以部署的问题,本文对算法进行了优化处理。首先,将特征提取网络简化为一层全连接层计算。第二,去除特征选择过程中复杂的光谱角计算,用近似余弦值进行特征图选择。第三,使用固定加权来代替基于张量计算权重的方式来对特征图像进行融合。第四,使用硬件友好的矩形窗口代替形态学滤波中的连通区域。最后,简化引导滤波计算流程进一步减少算法复杂度。二、以行间并行化和行内流水化的方式对复杂度相对较高的特征提取模块、特征融合模块进行了加速电路设计,通过参数化设计可以便捷的调整算法参数和电路结构。其次,通过行列分别滤波的方式设计了一种灵活的、易复用的滑动窗口滤波电路,并提出了一种高速全流水的形态学滤波和引导滤波加速电路。三、结合设计的高效数据存储交互电路和系统层面的优化设计,本文提出了高光谱图像目标检测实时处理系统。根据星载平台不同场景下应用需求,可以灵活的针对不同的图像尺寸进行硬件电路配置。在赛灵思XC7VX690T FPGA上的实验结果表明,系统能够以19%LUT、9%FF、13%BRAM以及2%DSP的资源使用率且以200MHZ的时钟频率对高光谱图像目标检测进行加速处理。在ABU数据集的测试中,本系统能以0.021秒处理完一幅分辨率为100×100,谱段数为224的高光谱图像,满足了高精度、实时地处理需求。
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