基于FPGA的紅外圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于FPGA的紅外圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究的開題報(bào)告一、選題背景及研究現(xiàn)狀隨著紅外技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用，紅外圖像配準(zhǔn)技術(shù)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。紅外圖像配準(zhǔn)是指將不同位置、角度或時(shí)間拍攝的兩幅紅外圖像進(jìn)行匹配，使其對(duì)應(yīng)位置一一對(duì)應(yīng)，以便對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理、分析和研究。目前，紅外圖像配準(zhǔn)研究的主要方法包括基于特征點(diǎn)匹配、相位相關(guān)法等。其中基于特征點(diǎn)匹配的算法包括SIFT、SURF等。這些算法雖然在精度上有較好的表現(xiàn)，但是其算法的復(fù)雜度較高，需要消耗大量的計(jì)算資源。因此，如何在提高匹配精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效的配準(zhǔn)算法是當(dāng)前研究的一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)問題。二、研究內(nèi)容本課題旨在研究基于FPGA的紅外圖像配準(zhǔn)技術(shù)，利用FPGA的并行計(jì)算能力和硬件加速能力，提高配準(zhǔn)算法的速度和效率，減少計(jì)算資源的消耗。具體研究內(nèi)容包括：1.紅外圖像配準(zhǔn)算法的研究。對(duì)基于特征點(diǎn)匹配、相位相關(guān)法等常用的紅外圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行深入研究，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，并針對(duì)FPGA的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。2.FPGA實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)。根據(jù)紅外圖像配準(zhǔn)算法的特點(diǎn)和優(yōu)化方案，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于FPGA的紅外圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)，包括硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)。三、研究意義本課題的研究成果將具有以下意義：1.提高紅外圖像配準(zhǔn)算法的效率和速度，可以應(yīng)用于紅外圖像處理、目標(biāo)跟蹤、多源數(shù)據(jù)融合、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。2.利用FPGA的硬件加速能力，實(shí)現(xiàn)高效的圖像配準(zhǔn)算法，充分發(fā)揮硬件資源的優(yōu)勢(shì)，提高配準(zhǔn)算法的運(yùn)行速度和效率。3.在FPGA平臺(tái)上開發(fā)實(shí)現(xiàn)紅外圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)，具有較高的系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性和實(shí)時(shí)性，可以滿足不同領(lǐng)域、不同應(yīng)用的需求。四、擬采用的研究方法本課題的研究方法主要包括：1.文獻(xiàn)資料調(diào)研：分析和歸納現(xiàn)有的紅外圖像配準(zhǔn)算法和FPGA技術(shù)的研究成果和應(yīng)用案例，掌握當(dāng)前紅外圖像配準(zhǔn)技術(shù)和FPGA的發(fā)展脈絡(luò)和趨勢(shì)。2.算法分析和優(yōu)化：對(duì)文獻(xiàn)調(diào)研中的紅外圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行分析和優(yōu)化，根據(jù)FPGA的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高算法的效率和精度。3.系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)：根據(jù)算法優(yōu)化方案，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于FPGA的紅外圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)，包括硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證所提出的算法的效果和優(yōu)化方案的可行性和有效性。五、預(yù)期成果及進(jìn)度安排本課題的預(yù)期成果包括：1.實(shí)現(xiàn)基于FPGA的紅外圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)，具有較高的系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性和實(shí)時(shí)性，可應(yīng)用于紅外圖像處理、目標(biāo)跟蹤、多源數(shù)據(jù)融合、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。2.研究基于FPGA的紅外圖像配準(zhǔn)算法，提高算法的效率和速度，減少計(jì)算資源的消耗。3.實(shí)驗(yàn)分析所提出的算法的效果和優(yōu)化方案的可行性和有效性，為今后相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。進(jìn)度安排：第1-2個(gè)月：文獻(xiàn)資料調(diào)研和算法分析第3-4個(gè)月：算法優(yōu)化設(shè)計(jì)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)第5-6個(gè)月：系統(tǒng)開發(fā)和實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)第7-8個(gè)月：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析第9個(gè)月：研究成果總結(jié)和撰寫論文六、參考文獻(xiàn)[1]劉鵬,高士宏,姜志偉.基于曲面擬合和局部相位匹配的紅外圖像配準(zhǔn)[J].南京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2013,37(2):239-244.[2]馬元建,方麗琳.減小FPGA上的DSP資源消耗的相位相關(guān)紅外圖像配準(zhǔn)算法[J].光學(xué)精密工程,2016,24(6):1392-1398.[3]黃家立,魏葉政,吳碧松.基于遺傳算法的紅外圖像配準(zhǔn)[J].中國光學(xué),2009,2(5):447-452.[4]XieX,XuC,MaW,etal.Real-timeImagingSystemforUnmannedAerialVehicleinHighwayTrafficMonitoring[C]//20172ndIEEEInternationalConferenceonImage,VisionandComputing(ICIVC).IEEE,2017:518-523.[5]ZhigangLI,XiaowuWU,SimonX.Yang.Real-timeVehicleDetectionUsinganInfraredThermalImagingSystem[C]//Proc