【摘 要】
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近几十年间,由遥感影像系统获得的高光谱图像为用户提供了不同场景下可观的地物信息,高光谱图像处理技术在大气观测、灾害救治、国防科技等各个领域的应用潜力也得到了挖掘。
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近几十年间,由遥感影像系统获得的高光谱图像为用户提供了不同场景下可观的地物信息,高光谱图像处理技术在大气观测、灾害救治、国防科技等各个领域的应用潜力也得到了挖掘。伴随着成像技术的不断发展,遥感影像的分辨率有很大程度的提高,高光谱图像的信息量也呈一个爆发式的增长,科研工作和实际应用中对即时获取数据的需求也大幅增加,传统的星载遥感数据传感器上接收数据再传输到用户端进行解压和分析的方式无法满足要求。而FPGA(Field Programmable Gate Array)的低功耗、小体积、耐辐射和高可重构性等特点为遥感图像的星上实时化处理呈现了新的思路。本文从高光谱遥感图像的目标检测角度出发,针对遥感图像中基于背景信息统计的ACE(Adaptive Coherence Estimator)目标检测算法和RXD(Reed-Xiaoli Detector)异常检测算法,综合考虑到算法的计算精度和设计复杂度,将FPGA作为硬件系统实现平台,构建了一款双模式高光谱图像实时目标检测系统,可同时进行目标检测和异常检测。本文的主要工作有:(1)研究了高光谱图像目标检测的主要流程,分析了算法检测原理和检测模型,选取了 ACE目标检测和RXD异常检测两种算法并对其关键计算步骤进行优化;(2)根据不同原始数据和计算速度要求,分析了目标检测过程中与计算性能密切相关的四种背景信息统计方法和两种背景自相关矩阵求逆方法,为不同的原始图像和检测要求各自匹配了更适合的优化方法,减少了计算复杂度,便于在FPGA上实现;(3)从双模式实时检测应用的角度出发,按照功能合理划分整个系统模块,使各个系统模块可以并行的参与计算,进一步提高系统计算效率,能够根据输入原始数据信息的不同实现目标检测或异常检测功能,在保持较高目标检测精度的同时加快计算速度,建立了基于FPGA的完整高光谱图像实时目标检测系统。
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