一种基于FPGA的红外小目标检测方法及系统与流程

本发明属于图像采集与目标检测技术领域，具体涉及一种基于fpga的红外小目标检测方法及系统。

背景技术：

红外小目标检测是红外告警系统、红外目标检测与跟踪、大视场目标检测系统、卫星遥感、灾害预警、消防救灾等系统中的一项核心技术。

由于红外传感器受到大气、海面辐射、作用距离以及探测器噪声等因素影响，使得远距离的目标在红外图像上尺寸较小，甚至呈现点状；此外，红外图像的信噪比较低，加上背景通常比较复杂，目标很容易被噪声和背景杂波所淹没，使得红外小目标的检测变得更加困难。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于fpga的红外小目标检测方法及系统，通过将fpga硬件平台上采集到的红外图像利用算法的硬件移植来实现复杂背景下的运动目标的检测。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于fpga的红外小目标检测方法，使用full模式下的cameralink相机采集红外图像并将采集到的红外图像视频数据发送给cameralink视频接收系统；cameralink视频接收系统将接收到的红外图像视频数据实时送入fpga主芯片；在fpga主芯片中，对红外图像视频数据进行中值滤波处理，然后使用robinson滤波器对小目标进行检测，最后使用腐蚀膨胀方法对检测出的小目标进行形态学处理。

本发明还提出一种基于fpga的红外小目标检测系统，包括cameralink视频接收系统、fpga主芯片、千兆网传输模块、外部配置电路以及显示器；cameralink视频接收系统由两个mdr连接器、三片解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片组成，第一mdr连接器分别与第一解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片连接，第二mdr连接器分别与第二解差分芯片、第三解差分芯片连接；三片解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片均与fpga主芯片连接，解差分芯片产生的ttl信号进入fpga主芯片，fpga主芯片用于实现图像检测算法，实现对红外小目标的检测，然后将检测出的红外小目标通过千兆网传输模块传送给pc端显示器进行显示，完成红外目标的检测。

进一步，cameralink视频接收系统由一路base模式和两路channellink基本单元组成，具体由两个mdr连接器、三片解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片组成，第一mdr连接器分别与第一解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片连接，第二mdr连接器分别与第二解差分芯片、第三解差分芯片连接；三片解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片均与fpga主芯片连接，解差分芯片产生的ttl信号进入fpga主芯片，fpga主芯片用于实现图像检测算法，实现对红外小目标的检测，然后将检测出的红外小目标通过千兆网传输模块传送给pc端显示器进行显示，完成红外目标的检测。

进一步，cameralinklink信号包括三部分：

其一，视频接收端用转换芯片将lvds信号转换为ttl信号，接收四对差分数据信号和一对差分时钟信号，输出数据信号和一路时钟信号；

其二，相机控制模块包括四对差分信号，选用差分芯片驱动；

其三，串行通信芯片包括二对差分信号，通过串行通信对cameralink相机的各种参数进行设置。

进一步，使用robinson滤波器结合匹配增强滤波方式实现对小目标的检测。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：

(1)本发明方法及系统基于full模式下的cameralink图像处理，可以满足高速图像处理的要求,数据带宽可以达到6.4gbps,对高帧频高精度的图像传输中具有显著优势，比普通base传输速率更快；

(2)本发明方法及系统利用采集到的图像信息实时进行处理，可以较快的完成运算并且达到目标检测的目的；

(3)本发明方法及系统选用中值滤波等处理方法法，简单且处理速度快，便于硬件平台的移植，并且图像精度高，算法稳定性强。

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2是cameralink视频接收系统构成示意图；

图3是使用本发明采集到的红外图像原图；

图4是本发明中中值滤波后的图像；

图5是本发明中云区处理后的图像；

图6是本发明中形态学处理后的图像。

具体实施方式

容易理解，依据本发明的技术方案，在不变更本发明的实质精神的情况下，本领域的一般技术人员可以想象出本发明基于fpga的红外小目标检测方法及系统的多种实施方式。因此，以下具体实施方式和附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限制或限定。

结合附图，本发明基于fpga的红外小目标检测系统进行目标检测的过程为：

第一步，cameralink视频接收系统，包括一路full模式下的cameralink信号解码模块。还包括fpga主芯片、千兆网传输模块、外部配置电路以及显示器。cameralink信号解码模块接收来自cameralink接口的差分信号，将其转化为ttl数字信号。full模式下的cameralink电路包括三部分：

1、视频接收端用转换芯片ds90cr288a接收4对差分数据和一对差分时钟，芯片可以将差分信号解码为并行的cmos/ttl信号，完成高达28bit的数据同步传输，包含了24bit的图像数据信号，1bit的场同步信号(fval)，1bit的行同步信号

(lval)，1bit的数据有效信号(dval)和1bit的保留信号(spare)

2、相机控制模块包括4对差分信号，选用差分芯片ds90lv047a驱动4对差分信号；

3、串行通信部分选用芯片ds90lv019，包括2对差分信号，通过串行通信对相机的各种参数进行设置。

cameralink信号解码模块由两个mdr连接器、三片解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片组成，第一mdr连接器分别与第一解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片连接，第二mdr连接器分别与第二解差分芯片、第三解差分芯片连接。三片解差分芯片、串行通信芯片、差分驱动芯片均与fpga主芯片连接，解差分芯片产生的ttl信号进入fpga主芯片，fpga主芯片用于实现图像检测算法，实现对红外小目标的检测，然后将检测出的红外小目标通过千兆网传输模块传送给pc端显示器进行显示，完成红外目标的检测，信号流向如图2所示。

第二步，对采集到的红外图像原图，如图3所示，去除图像噪声和盲元，处理后的图像如图4所示。

由于红外探测器内在的成像特点，会存在一定数量的盲元，并且会在成像过程中时刻变化，也存在其他因素的干扰造成的噪声点。这些红外探测器成像系统中的干扰点以椒盐噪声的分布形式出现，输入的原始可见光图像进行图像预处理。本系统中采用窗口大小为3×3的滤波模板完成，对应数据表示为a11，a12，a13，a21，a22，a23，a31，a32，a33，其中a22表示当前位置像素值。分别对三行数据进行排序，再将比较获得的结果进行分析获得对应9个数据的中值，作为当前像素的滤波输出。在fpga中，通过对三列数据进行排序后，利用三个时钟来完成对应的排序工作并输出中值结果。

使用平均中值滤波算法来分别对可见光图像和红外图像进行预处理，即通过对模板内像素先求平均再取中值，来去除图像噪声以及补偿盲元处的灰度值，如下式所示：

式中，(x,y)表示像素点位置，m(x,y)表示中值滤波后输出的像素信息，median[]表示取中值运算，f(x,y)表示探测器获得的原始红外图像，q(x,y)表示选用的滤波模板尺度大小。

第三步，目标检测模块主要是结合robinson滤波来实现对小目标的检测工作，考虑到红外小目标尺寸大小，系统中采用尺寸7×7进行，fpga实现过程中，利用模板检测结果来提取目标。处理后的图像如图5所示，该方法描述如下：

对于位于图像中间位置的像素采用robinson滤波的方式进行，对应的计算公式可以表示为：

上式中，frobinson(x,y)表示模板滤波的结果，f(x,y)为输入图像，max表示取最大值，min表示取最小值，假定mean(a)表示对矩阵a取平均值，zi的定义如下：

z1＝mean(i(x-m,y-n),...,i(x-m,y),...,i(x-m,y+n))

z2＝mean(i(x+m,y-n),...,i(x+m,y),...,i(x+m,y+n))

z3＝mean(i(x-m,y-n),...,i(x,y-n),...,i(x+m,y-n))

z4＝mean(i(x-m,y+n),...,i(x,y+n),...,i(x+m,y+n))(6)

其中m,n表示领域，i(x,y)表示灰度信息。

第四步，云区检测部分主要包括了滤波部分和腐蚀膨胀部分，本系统中选用滤波模板为5×5进行，形态学处理部分，腐蚀模板选用8×8，膨胀模板选用17×17。形态学操作中的腐蚀膨胀操作主要是针对模板尺寸中所有像素进行与运算和或运算，并将获得的运算结果赋值到中心像素位置。处理后图像如下图6。在形态学处理中，腐蚀膨胀运算定义如下：

上式中，(x,y)表示结构元素的位置，f(x,y)表示滤波结果对应(x,y)位置的像素值，b(x,y)表示结构元素，θ表示腐蚀运算过程，表示膨胀运算,过程通过形态学处理后的图像更加清晰。df图像函数f定义域,db结构元素b的定义域。