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题名归一化积相关算法加速方法研究及FPGA实现
被引量：1
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作者
李红军
郭阳
贾润
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机构
国防科技大学计算机学院
天津津航计算技术研究所
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第11期1905-1910,共6页
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文摘
随着飞航导弹向高效打击和提升智能的方向发展,为了保证打击的精确性,对地形匹配、目标识别的实时性要求也越来越高,单靠DSP软件进行图像处理的做法已经难以满足要求。根据FPGA实现数学运算的特点,提出了归一化积相关算法公式的化简方法,具有精度高、速度快的特点,并设计了积相关硬件加速电路单元架构和积相关多路并行计算架构,通过在FPGA上进行实现验证,能够满足新一代飞航导弹地形匹配及目标识别的实时性要求。
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关键词
归一化积相关算法
并行计算
硬件加速
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Keywords
normalized product correlation
parallel computing
hardware acceleration
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分类号
TP36
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于机器学习的畸变图像非对称式几何校正方法
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作者
冯新扬
张墨华
李寅飞
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机构
河南财经政法大学计算机与信息工程学院
郑州大学公共卫生学院
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出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第5期1447-1453,共7页
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基金
河南省科技攻关项目(批准号:222102210326)
河南省科技厅软科学项目(批准号:232400411041).
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文摘
针对实际图像畸变通常不均匀分布、呈现非对称特征的问题,为提高图像质量,使其更接近真实情况,精细调整图像中不同区域、不同方向的畸变,从而恢复图像的原始形态,提出一种基于机器学习的畸变图像非对称式几何校正方法.首先,通过直方图均衡化进行亮度补偿,提升图像的视觉效果并丰富细节;其次,在预处理后的畸变图像中选取一些关键点或特征点,采用归一化积相关算法利用这些点的位置关系定位校正所需的所有畸变控制点;最后,使用机器学习中的BP神经网络学习并拟合原始图像和畸变图像之间复杂的非线性关系,通过训练使BP神经网络能更准确地描述图像的畸变特性网络输出接近控制点的坐标,从而实现畸变图像非对称式几何校正.实验结果表明,该方法具有良好的泛化能力和处理复杂非对称畸变的能力,能有效提高图像的畸变校正精度,将每张图片的平均分辨率提高465.3 PPI.
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关键词
直方图均衡
归一化积相关算法
畸变控制点
BP神经网络
非对称式几何校正
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Keywords
histogram equalization
normalized product correlation algorithm
distortion control point
BP neural network
asymmetric geometric correction
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名前视红外末制导Nprod目标识别算法适应性研究
被引量：2
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作者
刘思雨
王雪梅
杨小冈
马治明
朱瑞奇
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机构
第二炮兵工程大学三系
中国人民解放军
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第15期4375-4378,4383,共5页
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基金
国家自然科学基金(61203189)
总装预研基金(9140A01060411JB4701)资助
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文摘
描述了前视红外末制导景象匹配中归一化积相关(Nprod)目标识别算法的基本原理。由实际拍摄的典型目标前视红外图像匹配结果得出:当目标所占面积越大、与背景灰度反差越大、边缘越清晰,Nprod算法匹配效果越好;在目标与背景的灰度分布集中或者目标较远的情况下,匹配效果不甚理想。给出了Nprod目标识别算法的基准图预处理方法,对远距离情况下建筑物目标的匹配进行了匹配方法研究,实验表明具有较好的匹配效果。
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关键词
归一化积相关算法
前视红外末制导
景象匹配
基准图
实时图
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Keywords
Nprod
FLIR terminal guidance
Scene matching
reference image
Real-time image
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分类号
TJ765.3
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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