基于DSP+FPGA的紅外圖像小目標檢測系統(tǒng)設計

近年來，紅外探測系統(tǒng)因其具有隱蔽性，抗干擾性，全天候工作等特點，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中具有重要的作用，而紅外圖像中小目標的檢測將直接影響制導系統(tǒng)的有效作用距離及設備的復雜程度，在紅外成像制導和預警系統(tǒng)中發(fā)揮著舉足輕重的作用。
一般說來，由于小目標距離較遠，因而在成像系統(tǒng)中表現(xiàn)為微弱特性，并且沒有形狀和結構特征或特征不明顯。同時，由于高于絕對零度的物體均有紅外輻射能力，所以自然界中的干擾源很多，很難準確地檢測出真正的目標。
本文在數(shù)學形態(tài)學Top-hat算子對于目標檢測的基礎上，設計了一種基于DSP+FPGA的圖像實時處理系統(tǒng)，使其能夠滿足高速采樣數(shù)據(jù)流快速存取，快速運算的要求。

1 算法基礎
1．1 形態(tài)學算法
數(shù)學形態(tài)學方法是一種非線性濾波方法，它最先被用來處理二值圖像，后來被引用到灰度圖像處理。基本思想是：用一定的結構元素去度量和提取圖像中的對應形狀，去除不相干的結構，以達到圖像分析和目標識別的目的。
灰度形態(tài)學的基本運算有膨脹、腐蝕、開運算和閉運算。基于這些運算，可以推導和組合各種數(shù)學形態(tài)學使用算法。
設f(x，y)為輸入圖像，b(x，y)為結構元素，其中(x，y)為圖像平面空間的坐標點，f為(x，y)點的灰度值，b為(x，y)點的結構函數(shù)值，Df和Db分別是f和b的定義域，上述4種基本運算的表達式為：


其中，開運算有些像非線性低通濾波器，但是又與低通濾波器不同，開運算可以允許高頻部分中大于結構元素的部分通過。Top-hat算子就是利用了開運算的上述性質(zhì)來進行目標檢測的。
Top-hat算子的定義為：

經(jīng)過Top-hat處理后的圖像，目標和背景在能量上差別較大，大部分像素都集中在低灰度區(qū)，只有目標和小部分噪聲分布在高亮度區(qū)，如圖1所示，圖1(a)為原始圖像，圖1(b)為經(jīng)過Top-hat處理的圖像及其直方圖統(tǒng)計結果。

1．2 最大類間方差法求閾值
設經(jīng)過處理后的圖像f2(x，y)的各灰度的集合為S={0，1，2，…，N}，Pi為此集合中i出現(xiàn)的概率，由于圖像是由小目標和背景兩部分組成的，設這兩部分對應的灰度子集分別為：紅外背景，C0={0，1，2，…，k}；目標對象，C1={k+1，k+2，…，N}；則兩個類別的間方差為：