面向遙感圖像特殊目標(biāo)檢測(cè)算法的星載實(shí)時(shí)處理器實(shí)現(xiàn)
本文關(guān)鍵詞:面向遙感圖像特殊目標(biāo)檢測(cè)算法的星載實(shí)時(shí)處理器實(shí)現(xiàn),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:在眾多的太空遙感技術(shù)中,以遙感圖像來呈現(xiàn)最終的感知結(jié)果是一種較為直觀的方式。遙感圖像指的是通過不同的傳感器而得到的感知對(duì)象的光譜資料,根據(jù)電磁波譜的波段不同分為光學(xué)圖像(可見光)、微波圖像(SAR)、高光譜圖像和紅外圖像等類型。本文設(shè)計(jì)了一款高性能的星載遙感圖像實(shí)時(shí)處理器,其中創(chuàng)新性地采用了三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),分別是:針對(duì)遙感圖像處理算法操作的共性提取技術(shù),基于軟件與硬件交叉處理的算法硬件映射方法,基于圖像鄰域塊處理的算法引擎鏈技術(shù)。針對(duì)目前的常用遙感圖像處理算法運(yùn)算規(guī)模大、但運(yùn)算操作規(guī)律性強(qiáng)的特點(diǎn),本文首先提出了將圖像處理基本操作進(jìn)行歸類分析的研究方法。創(chuàng)新點(diǎn)是將最終將遙感圖像處理的常用操作分為了點(diǎn)操作、鄰域塊操作、全局操作等類別。為后續(xù)具有一定通用性的硬件架構(gòu)的設(shè)計(jì)打下了比較扎實(shí)的基礎(chǔ)。在完成算法分析的基礎(chǔ)上,需要進(jìn)行算法的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)。針對(duì)當(dāng)前的圖像處理算法或其他算法在硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)遇到性能、功耗、面積方面的問題,本文接著提出了對(duì)算法進(jìn)行硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)的方法。為提升硬件架構(gòu)的效率,本文提出了一種基于軟件與硬件交叉處理的算法硬件映射方法。最后對(duì)派生出的算法運(yùn)算邏輯實(shí)現(xiàn)、控制架構(gòu)實(shí)現(xiàn)、存儲(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)做了分析。本文接下來將硬件架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方法運(yùn)用到了遙感圖像實(shí)時(shí)處理架構(gòu)的設(shè)計(jì)中,從計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)理論出發(fā),提出了一套比較典型的圖像處理算法實(shí)現(xiàn)方法。即存儲(chǔ)為中心的遙感圖像實(shí)時(shí)處理架構(gòu),該架構(gòu)的創(chuàng)新點(diǎn)是圖像鄰域塊處理的算法引擎鏈的運(yùn)用。最終,該架構(gòu)滿足了星上處理的實(shí)時(shí)性(可達(dá)到500MIPS左右)且具有靈活的算法適應(yīng)性。最終,本文將存儲(chǔ)為中心的遙感圖像架構(gòu)運(yùn)用到了某型號(hào)星載實(shí)時(shí)處理器的實(shí)現(xiàn)上。一方面,將該星載處理器的圖像處理算法做了抽象分析。另一方面,對(duì)算法處理特殊節(jié)點(diǎn)的操作進(jìn)行了硬件適應(yīng)性優(yōu)化。給出了圖像鄰域塊處理的算法引擎鏈的具體邏輯實(shí)現(xiàn)與時(shí)間調(diào)度表,驗(yàn)證了存儲(chǔ)為中心的遙感圖像實(shí)時(shí)處理通用架構(gòu)的可行性。最終,經(jīng)過對(duì)流片回來的處理器芯片進(jìn)行實(shí)際測(cè)試分析,得到了處理器進(jìn)行各步驟算法的實(shí)際處理時(shí)間、處理器實(shí)測(cè)功耗、處理器面積等指標(biāo),證明了該圖像處理架構(gòu)能應(yīng)用于不同尺寸、不同分辨率、不同模式、不同傳感器的星上圖像處理場(chǎng)合。
【關(guān)鍵詞】:遙感圖像 鄰域塊處理 鏈?zhǔn)接布?/strong> 處理器架構(gòu) 交織存儲(chǔ)
【學(xué)位授予單位】:北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP751
【目錄】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-13
- 第1章 緒論13-18
- 1.1 研究背景與意義13-14
- 1.2 遙感圖像實(shí)時(shí)處理國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀14-15
- 1.3 圖像處理通用架構(gòu)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀15-16
- 1.4 星載遙感圖像處理算法實(shí)現(xiàn)的發(fā)展方向16-17
- 1.5 本文的章節(jié)安排17-18
- 第2章 遙感圖像處理算法介紹18-30
- 2.1 遙感圖像處理算法簡(jiǎn)介18-23
- 2.1.1 圖像處理任務(wù)總體步驟介紹18-19
- 2.1.2 遙感圖像處理算法流程19-23
- 2.2 遙感圖像算法通用操作聚類分析23-29
- 2.2.1 DAG無環(huán)有向圖及其在圖像中的應(yīng)用23-24
- 2.2.2 點(diǎn)操作24-25
- 2.2.3 鄰域塊操作(N X N)的共性提取25-27
- 2.2.4 廣義直方圖共性提取27-29
- 2.3 本章小結(jié)29-30
- 第3章 遙感圖像算法硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)30-50
- 3.1 軟件硬件交叉處理30-38
- 3.1.1 劃分準(zhǔn)則30-31
- 3.1.2 簡(jiǎn)單的劃分模型31-32
- 3.1.3 微軟架構(gòu)中的軟件硬件劃分32-38
- 3.2 算法運(yùn)算邏輯映射38-40
- 3.2.1 IP組合與集成方法38
- 3.2.2 高級(jí)綜合方法38-40
- 3.2.3 算法直接映射方法40
- 3.3 控制架構(gòu)映射40-41
- 3.4 星載實(shí)時(shí)處理器架構(gòu)設(shè)計(jì)41-48
- 3.4.1 總體架構(gòu)42-43
- 3.4.2 圖像塊處理的鏈?zhǔn)揭娼Y(jié)構(gòu)43-44
- 3.4.3 存儲(chǔ)器體系架構(gòu)44-48
- 3.5 本章小結(jié)48-50
- 第4章 星載遙感圖像實(shí)時(shí)處理器實(shí)現(xiàn)50-70
- 4.1 星載實(shí)時(shí)圖像處理性能指標(biāo)50-52
- 4.1.1 星載實(shí)時(shí)圖像處理的系統(tǒng)性能指標(biāo)50
- 4.1.2 星載圖像處理詳細(xì)算法流程50-52
- 4.2 遙感圖像專用塊處理引擎的實(shí)現(xiàn)52-63
- 4.2.1 芯片總體結(jié)構(gòu)52
- 4.2.2 關(guān)鍵圖像塊處理引擎的實(shí)現(xiàn)52-58
- 4.2.3 算法實(shí)現(xiàn)優(yōu)化58-63
- 4.3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及分析63-69
- 4.3.1 處理器性能分析63-67
- 4.3.2 處理器邏輯規(guī)模、面積分析67-68
- 4.3.3 處理器功耗分析68-69
- 4.4 本章小結(jié)69-70
- 第5章 總結(jié)和展望70-73
- 5.1 總結(jié)70-71
- 5.2 展望71-73
- 參考文獻(xiàn)73-77
- 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單77-79
- 致謝79
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):377567
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