基于FPGA的圖像融合系統(tǒng)設(shè)計研究的開題報告

基于FPGA的圖像融合系統(tǒng)設(shè)計研究的開題報告一、選題背景近年來，隨著計算機技術(shù)和圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像融合技術(shù)已經(jīng)成為了遙感、軍事、醫(yī)學等領(lǐng)域重要的研究方向之一。圖像融合技術(shù)是指將來自不同傳感器或者采集方式的多幅圖像整合成一幅新的圖像，以提高圖像的質(zhì)量和信息量，廣泛應(yīng)用于人機交互、目標識別、環(huán)境監(jiān)測和醫(yī)學影像分析等領(lǐng)域。目前，圖像融合技術(shù)主要分為像素級融合、特征級融合和決策級融合三種方式，其中像素級融合是最為常見的一種。FPGA（FieldProgrammableGateArray）是一種可編程邏輯器件，具有高速、高密度、低功耗、靈活性好等特點，能夠在短時間內(nèi)實現(xiàn)嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)，因此FPGA在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。實際上，F(xiàn)PGA還可以實現(xiàn)圖像融合算法的加速，比傳統(tǒng)的CPU實現(xiàn)速度更快，效果更好。尤其是在實時圖像處理和較高要求的系統(tǒng)應(yīng)用中，F(xiàn)PGA的優(yōu)勢更為明顯。本課題將利用FPGA實現(xiàn)圖像融合算法的加速，設(shè)計并實現(xiàn)一個高效的圖像融合系統(tǒng)。以實現(xiàn)圖像的高保真、實時響應(yīng)為目標，該系統(tǒng)將能夠大大提升圖像融合算法的處理效率和穩(wěn)定性。二、研究內(nèi)容本課題的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：1.圖像融合算法研究該部分主要研究不同的圖像融合算法，分析其優(yōu)缺點，并選擇適合并行硬件實現(xiàn)的算法。2.FPGA系統(tǒng)及硬件平臺設(shè)計該部分主要研究基于FPGA的圖像融合系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計及其硬件平臺的搭建。設(shè)計一個高效可靠的硬件平臺，包括FPGA的選型、系統(tǒng)總體架構(gòu)、硬件接口設(shè)計等。3.圖像融合算法的FPGA實現(xiàn)該部分主要研究圖像融合算法在FPGA系統(tǒng)中的實現(xiàn)方式和優(yōu)化技術(shù)，利用FPGA的并行計算能力，對算法進行硬件加速。同時還必須考慮系統(tǒng)的實時性和實時性。4.FPGA圖像融合系統(tǒng)的性能測試該部分主要對FPGA系統(tǒng)的性能進行測試，測試內(nèi)容包括圖像融合的質(zhì)量、處理速度、精度等，以及不同參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響。同時進行與傳統(tǒng)算法的比較。三、研究意義本課題將研究基于FPGA的圖像融合算法加速技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)一個高效的圖像融合系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能夠提高圖像融合的質(zhì)量和信息量，也能夠滿足實時性和高效性的要求。此外，本課題研究會探索FPGA系統(tǒng)在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用，為基于FPGA的圖像處理系統(tǒng)的開發(fā)提供技術(shù)參考。四、研究方法本課題的主要研究方法包括文獻與理論研究、算法實現(xiàn)與優(yōu)化、硬件平臺設(shè)計與測試等。具體研究方法如下：1.文獻與理論研究：查閱相關(guān)文獻資料，了解圖像融合算法的理論知識和相關(guān)實現(xiàn)技術(shù)，為FPGA實現(xiàn)提供理論支持。2.算法實現(xiàn)與優(yōu)化：選定適合FPGA實現(xiàn)的圖像融合算法，根據(jù)FPGA系統(tǒng)的特性進行并行優(yōu)化和硬件加速。3.硬件平臺設(shè)計與測試：設(shè)計基于FPGA的圖像融合系統(tǒng)，包括硬件平臺和系統(tǒng)軟件。測試系統(tǒng)在實現(xiàn)圖像融合過程中的性能，檢測系統(tǒng)的實時性和精度等參數(shù)，對系統(tǒng)進行優(yōu)化。五、預期成果本課題預期完成基于FPGA的圖像融合系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)，實現(xiàn)FPGA硬件加速算法的高效性能，并為FPGA在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用提供技術(shù)支持。主要成果如下：1.FPGA系統(tǒng)及其硬件平臺設(shè)計2.基于FPGA的圖像融合算法實現(xiàn)與優(yōu)化3.FPGA圖像融合系統(tǒng)的硬件加速性能測試4.學術(shù)論文1篇，發(fā)表于專業(yè)期刊6.計劃進度本課題計劃于2022年6月前完成，具體進度如下：1.第1-3個月：文獻與理論研究，熟悉圖像融合算法和FPGA系統(tǒng)原理2.第4-6個月：算法實現(xiàn)與優(yōu)化，對圖像融合算法進行優(yōu)化和實現(xiàn)3.第7-9個月：硬件平臺設(shè)計與測試，在FPGA上實現(xiàn)系統(tǒng)，對系統(tǒng)進行測試4.第10個月：論文撰寫。五、參考文獻1.周海波.基于FPGA的圖像融合技術(shù)的研究[J].光學精密工程,2008,16(2):282-288.2.辛曉麗,葉聰聰,張斌.基于FPGA的圖像融合系統(tǒng)設(shè)計[J].計算機工程與科學,2016,38(5):1083-1087.3.靳杰，趙文靜，孟慶濤.基于FPGA硬件加速的圖像融合算法研究[J].計算機應(yīng)用研究,2017,34(6):1701-1704.4.陳鐵剛.圖像融合技術(shù)及