基于FPGA的星图采集及预处理算法实现

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随着信息技术和计算机技术的飞速发展,数字信号处理技术已经逐渐发展成一门关键的技术科学。由于通过软件技术很难实现实时性的图像处理技术,所以,图像处理对可配置的计算信息处理技术来说是一个非常灵活有效的领域。FPGA(Field Programmable Gate Arrays ,现场可编程逻辑门阵列)不仅保持了ASIC(Application Specific Integrated Circuit,专用集成电路)的特性,而且它固有的可重复编程性也给数字图像处理技术提供了软件设计上的灵活性。本文的目的就是研究如何应用FPGA这种大规模的可编程逻辑器件实现CCD(Charge Coupled Device,电荷耦合器件)数字图像的实时采集及预处理。试验结果表明,本文设计的方案能实时有效检测星目标,并为后续处理节省了更多的时间,具有实际应用价值。基于对实时图像处理系统的研究与设计,我的主要研究工作及成果如下:(1)本论文详细的介绍了图像采集卡的结构和基本工作原理。同时,针对高分辨率的CCD摄像机,探讨了有关点目标与CCD像元一一对应的图像采集及其硬件和软件设计方法。(2)本文分析了星图中弱小目标、噪声以及背景的特点,给出了点目标的场景图像的数学模型及复杂背景下点目标检测的预处理方法。针对星图灰度分布的特点,采用高斯低通滤波算法和高通滤波算法对星图进行预处理,同时还对图像扫描聚类算法进行了研究与分析。在实际应用中表明,这种预处理算法能够有效地降低噪声、抑制背景。(3)数字信号处理器常常因为在复杂性、运算速度等方面的限制,难以实时的实现复杂的检测算法。本文采用FPGA技术,实现了复杂背景下弱点目标的预处理算法,解决了计算、数据缓冲和存储操作协调一致的问题,同时采用并行高密度加法器和流水线的工作方式,使整个系统的数据交换和处理速度得以很大的提高,合理的解决了资源和速度之间的相互制约问题,并在实际中取得满意的结果。
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