一种基于FPGA的红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FPGA的红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法，设计了降低舰船检测中虚警率的虚警剔除软件算法，主要包括采用双线性插值进行图像尺寸归一化，采用二维FFT进行疑似目标区域特征提取，和采用线性SVM分类器进行疑似目标分类的三个阶段。利用乒乓结构设计了一维FFT计算单元，并利用一维FFT计算单元和二维Block RAM缓存单元组成了二维FFT计算单元。利用流水线结构组成的线性SVM分类器计算单元，和采用乘加单元的时分复用机制。利用FPGA上的并行结构特点，对过程上相互独立的计算并行执行。本方法的软件算法设计有着虚警率低、算法复杂度适中和非常适合在FPGA上进行实现的特点，同时节省了FPGA上的硬件资源，提高了系统吞吐量，降低了时延。

A False Alarm Elimination Method for Ship Detection in Infrared Remote Sensing Images Based on FPGA

The invention discloses a method for eliminating false alarm in infrared remote sensing image ship detection based on FPGA, and designs a software algorithm for reducing the false alarm rate in ship detection, which mainly includes three stages: using bilinear interpolation to normalize image size, using two-dimensional FFT to extract features of suspected target region, and using linear SVM classifier to classify suspected target. A one-dimensional FFT computing unit is designed with table tennis structure, and a two-dimensional FFT computing unit is composed of one-dimensional FFT computing unit and two-dimensional Block RAM buffer unit. Linear SVM classifier computational unit is composed of pipeline structure, and time division multiplexing mechanism of multiplier and adder unit is adopted. Based on the parallel structure of the FPGA, parallel execution of the independent computation in the process is carried out. The software algorithm design of this method has the characteristics of low false alarm rate, moderate algorithm complexity and very suitable for implementation on the FPGA. At the same time, it saves the hardware resources on the FPGA, improves the system throughput and reduces the delay.

【技术实现步骤摘要】
一种基于FPGA的红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法
本专利技术属于舰船检测领域，特别涉及一种红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法在硬件平台上的实现。
技术介绍
舰船检测算法作为目标检测的一种，被广泛应用于国防军事、渔业管理、海上救援等多个领域。红外遥感图像舰船检测，一般利用星载成像系统，来得到感兴趣区域的红外遥感图像，进而利用此图像进行舰船检测。然而，红外遥感图像的空间分辨率较低，大量的云雾增加了海面场景的复杂度，海水和舰船的热辐射特性存在不稳定性。红外遥感图像的这些特性，也在一定程度上有损于舰船检测的准确度。一般来讲，广义上来讲，虚警剔除算法主要可以分为两类：(1)传统方法，如利用小波变换对不平稳信号的鲁棒性提取舰船的频域特征，利用疑似目标的面积、形态、像素强度、频谱特征等舰船特性进行虚警剔除；(2)机器学习和深度学习方法，如利用聚类算法、SVM等将疑似舰船目标分类，利用SSD、YOLO等将舰船目标的检测和分类统一在一个过程中等。基于传统方法的虚警剔除，理论基础强，实现比较容易，技术也比较成熟，但是对复杂场景的鲁棒性低。特别是对红外遥感图像这种场景十分复杂，存在着诸如碎云、舰船尾迹等可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于FPGA的红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，采用双线性插值进行遥感图像尺寸归一化，通过预筛选得到疑似目标区域，将所述疑似目标区域的尺寸统一放缩到32×32像素；步骤二，采用二维FFT进行疑似目标区域特征提取，得到疑似目标；步骤三，采用线性SVM分类器进行疑似目标分类，得到真正的舰船目标；利用FPGA上的并行结构，对步骤二和步骤三中过程上相互独立的计算并行执行。

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，采用双线性插值进行遥感图像尺寸归一化，通过预筛选得到疑似目标区域，将所述疑似目标区域的尺寸统一放缩到32×32像素；步骤二，采用二维FFT进行疑似目标区域特征提取，得到疑似目标；步骤三，采用线性SVM分类器进行疑似目标分类，得到真正的舰船目标；利用FPGA上的并行结构，对步骤二和步骤三中过程上相互独立的计算并行执行。2.如权利要求1所述的一种基于FPGA的红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法，其特征在于，所述步骤二中，利用一维FFT计算单元组成的乒乓结构，和BlockRAM缓存单元组成二维FFT计算单元，利用二维FFT计算单元，进行疑似目标区域特征提取，提取三种频域特征：整个图像的全局特征，即尺寸为32×32像素；背景特征，包括图像上部，即尺寸为8×32像素；图像下部，即尺寸为8×32像素；图像左部，即尺寸为32×8像素；图像右部，即尺寸为32×8像素；图像中部的目标特征，即尺寸为16×16像素。3.如权利要求2所述的一种基于FPGA的红外遥感图像舰船检测虚警剔除方法，其特征在于，所述步骤二中根据多维FFT的行列算法，利用两次一维FFT实现二维FFT，具体步骤如下：(1)将输入的遥感图像进入第一个一维FFT计算单元，并得到结果矩阵；(2)将得到的所述结果矩阵缓存入BlockRAM缓存单元；(3)将转置后的所述结果矩阵输入到第二个一维FFT乒乓结构，并得到最终结...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜宏旭，胡晓飞，缪锐，李波，韩琪，徐其志，张永飞，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11