在对光电跟踪设备中的红外图像处理系统进行检测的过程中,需要构建目标场景并获取目标场景图像源数据,用来对红外图像处理系统中的算法进行验证以及优化。鉴于通过外场试验来构建外部真实场景往往成本巨大、风险高、不可以随意制造、测试周期长、且测试活动易受到天气等诸多因素的影响。特别是一些复杂的场景,比如航天器发射运行,导弹飞行、高速威胁目标等。同时,也受到了 CCD的探测器类型少且从寿命短的特性限制。为了解决这些问题,本课题采用图像注入的方法构建目标场景,为红外图像处理系统的检测验证提供实时的图像源数据。考虑到数据传输速率、仿真系统的灵活性和注入图像数据存储大小等问题,本文充分利用了 ARM嵌入式平台中软件的灵活性、FPGA硬件的高性能以及CameraLink接口高速传输等特性,提出了基于ARM与FPGA的红外图像注入系统,为红外图像处理系统的检测,提供所需的场景图像数据。系统大致的工作流程是:在ARM硬件平台上搭建嵌入式Linux操作系统,并且在Linux操作系统上移植开源应用程序MPlayer用于实现视频文件的软解码,之后通过FPGA模块将解码出来的图像数据进行提取、异步缓存以及时序调整,最终将图像数据以CameraLink接口的形式高速实时地传输给被测设备。本文完成了对各个模块硬件调试以及仿真测试分析等工作,验证了该红外图像注入系统的可行性。创新之处在于采用了基于ARM嵌入式的应用程序软解码,并结合了 FPGA高速实时等传输特性,实现图像数据的获取,为红外图像处理系统的检测提供图像源数据。较之前的方案相比,该方案大大的简化了开发难度、降低了研发成本且方便快捷,同时为图像注入系统的设计提供了新的思路。