【摘 要】
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夜间航海危险性高,导航图像成为助航的有效方式。导航图像主要基于可见光、红外和遥感成像。红外成像技术可以观测到肉眼不可见的能量图,对于夜间船舶监测具有明显优势。但红外图像存在噪声多、细节不够清晰等问题。因此,如何使图像具有高分辨率,又能够实现快速实时显示成为该领域研究的热点问题。本文针对上述问题进行研究,采用超分辨率重构算法对低分辨率图像增强处理,得到高分辨率图像;并基于计算速度快、实时性高的现场可
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夜间航海危险性高,导航图像成为助航的有效方式。导航图像主要基于可见光、红外和遥感成像。红外成像技术可以观测到肉眼不可见的能量图,对于夜间船舶监测具有明显优势。但红外图像存在噪声多、细节不够清晰等问题。因此,如何使图像具有高分辨率,又能够实现快速实时显示成为该领域研究的热点问题。本文针对上述问题进行研究,采用超分辨率重构算法对低分辨率图像增强处理,得到高分辨率图像;并基于计算速度快、实时性高的现场可编程门阵列（FPGA）构建图像处理系统。主要研究内容如下:在深入分析红外夜视图像特点的基础上,采用离散余弦变换对图像去噪。传统的基于卷积神经网络的超分辨率重构算法存在对因运动产生的模糊图像处理效果不佳的问题,本文提出基于神经光流网络（Flow Net Corr）的超分辨率重构算法,将神经光流网络引入超分辨率重构网络,将视频的前后两张图像分别经过三层卷积,进行卷积关联处理。同时,在网络中加入特征去噪层,通过反馈级联深度去噪。构建了包括光流层,特征提取层,去噪结构层和重建层的网络。采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）两种图像评价指标,在相同数据集上,将本文算法与传统的超分辨率重构算法进行对比实验,结果表明本文算法的各项评价指标均优于传统算法。针对图像增强系统在大数据量时存在处理时间长,不能有效地实时传送显示信息的问题,本文基于FPGA设计了硬件系统,包括图像采集、存储、处理以及显示模块,重点设计了基于FPGA的图像增强算法的移植。根据设计的超分辨率重构算法的网络结构,设计了图像处理系统的整体架构。根据FPGA计算特点,提出了基于定点计算的量化优化算法,提高了算法的可行性。基于Caffe框架在FPGA中定点训练,同时配置Linux环境,完成实验验证。与PC平台相比,FPGA的处理速度提高了54%,功耗降低了56%,在完成图像快速处理的同时实现了图像信息的实时显示。
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