基于FPGA优化和惯性测量单元的快速红外图像去模糊

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为了提升基于可编程门阵列(FPGA)红外图像去模糊的效果,提高运行效率,提出一种基于惯性测量单元(IMU)的快速红外图像去模糊方案。使用IMU对红外探测器的移动造成的模糊进行量化,利用IMU得出的红外探测器的角位置,计算出每个像素的点扩散函数(PSF)。针对红外探测器移动,对空间不变和空间变化型模糊进行建模。在量化后,使用FPGA IP核,在Xilinx系统生成器环境中,使用维纳滤波器进行图像去模糊。仿真结果表明,所提图像去模糊方法可以明显降低运动模糊,且运行效率达到实时要求,单帧的处理时间降低至5
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为了实现自组织传感器网络中传感器节点的定位,提出了一种无需复杂测距过程基于判别分类和回归计算的定位算法.在训练阶段,选择一个合适的判别函数来使用任意构造的边界对节点位置进行分类识别,以获得位置未知节点的位置的粗粒度估计,该阶段可在少量具有足够的能量和处理能力的位置已知的传感器节点上在线或离线进行;训练阶段结束,其他位置未知的大量低功率传感器节点可以通过回归计算来局部确定自己的位置,从而实现细粒度定位.仿真实验结果表明,所提算法不仅与网络的拓扑无关,而且相比于过程复杂的测距定位算法具有更小的定位误差.
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