双传感器图像联合目标检测及系统实现研究

论文摘要

随着现代科学技术的发展,单传感器信息处理技术已经广泛的应用于战场监视、工业过程控制、遥感和图像处理等诸多领域,在民用和军事领域都起到了越来越重要的作用。然而,仅靠单一传感器只能获取目标或场景的某个方面的信息,无法对目标进行精确、全面的表述。在这样的背景下,多传感器信息联合处理技术应运而生。多传感器信息联合处理的优势在于,能够通过多个传感器获取目标或场景的全面信息,通过对这些信息进行分析和组合,获得目标的一致性表述,提高所得结论的精确性和可靠性。利用来自多个传感器的图像进行联合目标检测,是多传感器信息联合处理技术的一个热门应用,也是近年来国内外图像信息处理领域研究的热点之一。在多传感器图像联合目标检测中,各单传感器图像目标检测效果的好坏,会直接影响到最终的联合目标检测效果,因此对单传感器图像目标检测算法的研究必不可少。如何将多个传感器提供的信息进行合理的组合,则是多传感器图像联合目标检测的重点所在。本文以合成孔径雷达（SAR）和高光谱图像为对象进行了以下几方面研究:首先研究了SAR图像的双参数恒虚警（CFAR）检测算法和高光谱图像的RX奇异检测算法。实验表明,上述两种算法在单传感器图像目标检测中均有较好的表现,但各自的缺点也很明显。然后深入研究了D-S证据理论,提出了一种基于D-S证据理论的双传感器图像联合目标检测算法。实验表明,在虚警概率为10-3数量级条件下,联合目标检测算法的检测概率达到84.51%,比仅用高光谱图像和SAR图像进行目标检测,检测概率分别提高了11.27%和19.72%。最后在理论算法研究的基础上,设计并实现了一个双传感器图像联合目标检测系统。该系统主要由模拟数据源模块和联合目标检测模块两部分组成。模拟数据源模块以FPGA为核心,主要负责在不同系统状态下的图像数据传输和存储;联合目标检测模块以DSP为处理核心,主要完成双传感器联合目标检测算法的硬件实现。系统测试结果表明,系统USB数据传输速率达到19MB/s,硬件实现图像联合目标检测算法耗时17.3s,联合目标检测概率比单传感器检测提高至少12%,以上指标均达到系统设计要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义
• 1.2 双传感器图像联合目标检测系统概述
• 1.3 目标检测技术现状及发展概述
• 1.3.1 SAR图像目标检测技术发展现状
• 1.3.2 高光谱图像目标检测技术发展现状
• 1.3.3 多传感器图像联合目标检测技术发展现状
• 1.4 USB2.0 接口及数字信号处理器发展概述
• 1.4.1 USB2.0 接口的特点及发展现状
• 1.4.2 数字信号处理器发展概述
• 1.5 本文的主要研究内容及结构安排
• 第2章 单传感器图像目标检测技术研究
• 2.1 引言
• 2.2 SAR图像目标检测技术研究
• 2.2.1 SAR概述
• 2.2.2 SAR图像特点
• 2.2.3 SAR图像CFAR目标检测算法研究
• 2.2.4 SAR图像目标检测技术优缺点分析
• 2.3 高光谱图像目标检测技术研究
• 2.3.1 高光谱图像概述
• 2.3.2 高光谱图像特点
• 2.3.3 高光谱图像RX目标检测算法研究
• 2.3.4 高光谱图像目标检测技术优缺点分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 双传感器图像联合目标检测技术研究
• 3.1 引言
• 3.2 双传感器联合目标检测算法
• 3.2.1 证据理论研究
• 3.2.2 基于证据理论的融合目标检测算法
• 3.3 实验结果分析
• 3.3.1 实验基本情况
• 3.3.2 SAR图像目标检测
• 3.3.3 高光谱图像目标检测
• 3.3.4 双传感器图像联合目标检测
• 3.4 本章小结
• 第4章 双传感器图像联合目标检测系统硬件实现
• 4.1 系统设计
• 4.1.1 系统总体分析
• 4.1.2 系统方案设计
• 4.2 模拟数据源模块设计
• 4.2.1 USB设备开发
• 4.2.2 FPGA控制系统设计
• 4.3 融合目标检测模块设计
• 4.3.1 TMS320C62XX系列DSP及DM6211 芯片特点介绍
• 4.3.2 片内存储器设计
• 4.3.3 外部存储器接口设计
• 4.3.4 中断设计
• 4.3.5 算法移植与程序优化
• 4.4 实验结果分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢