基于灰度峰谷点的快速识别定位算法

在通常的基于灰度值的快速定位算法基础上，提出了基于灰度峰谷点的快速识别定位算法，能够迅速准确定出运动目标的位置坐标，并对二者的优缺点进行了比较。     

基于Wishbone SoC总线接口的高性能SDRAM控制器

介绍了一种基于Wishbone SoC总线接口的SDR SDRAM控制器的设计及在FPGA上的实现,对影响其性能的关键因素做了分析.与同类的设计相比,该控制器使用高性能、简单灵活、可复用性高的片上总线接口对SDRAM的控制命令进行了完全的封装,可以进行无限长的Wishbone总线猝发传输,并自动插入刷新操作,当一次传输跨越不同的Bank和Row时,自动插入等待周期并进行切换,可达到很高的存取效率.     

引入目标灰度信息的多假设跟踪方法

在传统的多假设跟踪(MHT)算法中,航迹置信度函数仅利用了目标的位置信息。对于红外搜索与跟踪(IRST)系统中的目标跟踪,还有目标灰度信息可以利用,因此在IRST系统的MHT算法中加入目标的灰度信息来重新构造航迹置信度函数和航迹启动条件,增强了算法抑制虚警的能力。通过跟踪5个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明,新的算法可以减少航迹数目、减少系统计算时间,并使算法具有更强的抑制噪声的能力。     

自动目标检测的形态学神经网络与模拟退火学习算法

提出了一种具有实用意义的形态滤波神经网络模型及其网络参数的模拟退火优化算法. 通过分析指出, 形态滤波网络的优化设计过程实际上就是网络参数(结构元素)不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程, 从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来, 赋予结构元素特定的知识, 使形态滤波过程融入特有的智能, 以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力. 为结合运动图像目标的检测需要, 采用了渐近收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法. 通过实验结果可以看出, 该算法不仅能适应复杂多样的背景环境, 而且对运动目标的持续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性.     

基于RocketIO的高速光纤红外图像串行传输的实现

利用RocketIO高速串行传输模块将数字图像和控制指令串行化,实现对高帧频、多通道数字图像的高速远程传输和反馈控制.利用Virtex-II Pro系列FPGA设计的光纤数字图像传输模块,可将多路长波图像信号转换为高速串行的光脉冲信号,通过光纤连接器传送到DSP板,实现稳定、低误码率的数据传输.     

红外图像高速采集及实时显示系统设计

介绍了一种红外图像高速采集及实时显示系统的总体结构设计.数据采集模块采用Avago公司先进的光纤收发模块,实现了数据高速稳定的接收.显示模块采用数字视频接口(DVI)技术,能够实时显示超大分辨率的红外全景图.系统基于FPGA设计,其可编程特性使得该系统能够满足不同的实际需求,应用前景十分广阔.