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探测成像系统数据采集及小波去噪算法研究与实现

作　者: 万金
导　师: 熊金涛
学　校: 电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 毫米波无源探测成像小波图像去噪数据采集 FPGA
分类号: TP274.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

毫米波无源探测成像技术通过检测场景辐射的毫米波能量来实现无源成像,该技术可应用于战场侦察、地形地貌探测、反恐安检等领域。由于环境噪声和接收机热噪声的影响,这些干扰将会严重影响信号接收的质量,致使系统后续的成像处理带来一定困难。如在特征提取、信号检测等问题中,噪声的干扰会引起处理结果的偏差甚至错误。因此在目标检测、识别和分类等任务中需要进行初步成像结果进一步进行去噪处理,以提高其分辨率和成像精度。近年来,随着毫米波器件水平的提高和高速数字信号处理技术的发展,毫米波无源探测成像系统在许多领域的重要应用开始得以实现。本论文依托具体的科研项目,针对系统的数据采集和成像去噪算法开展了相关的方法研究和硬件设计与实现,具体工作如下:1)在总结无源探测成像系统技术基础上,分析说明了毫米波无源探测成像系统的总体结构和基本功能单元。2)根据项目对信号处理分系统的功能要求,设计了该无源探测成像整体系统的数据采集及去噪处理单元硬件的实现方案。3)负责数据采集及去噪处理单元硬件的研制,采用“十六通道A/D+FPGA”结构实现数据采集及数据通道控制,完成了该处理单元的硬件研制和调试工作。4)结合项目的实际需要,采用“整数提升小波分解—贝叶斯小波系数阀值分析—整数提升小波重构”的结构作为图像去噪处理算法的主要流程,实现了无源探测成像系统亮温图像的实时去噪。以研制的数据采集及图像去噪处理硬件单元为硬件平台,对以上算法进行了仿真和FPGA实现。软件仿真和硬件调试的结果表明该算法达到了项目设计要求。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-19
  1.1.研究背景与意义  9-10
  1.2.技术发展动态及应用现状  10-16
    1.2.1.毫米波无源探测成像系统技术的发展及其应用  10-12
    1.2.2.图像小波去噪的FPGA设计的研究进展概况  12-16
      1.2.2.1.小波变换的FPGA设计的研究进展概况  12-15
      1.2.2.2.小波去噪算法的研究进展概况  15-16
  1.3.本文的主要工作  16-17
  1.4.论文内容安排  17-19
第二章无源探测成像系统概述及信号处理单元设计  19-29
  2.1.无源毫米波焦平面成像系统总体方案  19-21
  2.2.数据采集及去噪处理分系统设计  21-22
    2.2.1.数据采集及去噪处理分系统功能  21-22
    2.2.2.数据采集及去噪处理分系统参数  22
  2.3.数据采集及去噪分系统实现方案  22-28
    2.3.1.分系统设计思路  23
    2.3.2.核心器件选型  23-24
    2.3.3.分系统实现结构  24-27
    2.3.4.分系统工作时序  27-28
  2.4.本章小结  28-29
第三章数据采集及数据通道控制单元设计与实现  29-49
  3.1.设计要求  29-31
    3.1.1.功能要求  29
    3.1.2.接口要求  29-31
  3.2.实现方案  31-33
    3.2.1.设计思路  31-32
    3.2.2.设计方案  32-33
  3.3.电路研制及调试结果  33-43
    3.3.1.电路原理图设计  33-38
    3.3.2.电路PCB板设计  38-39
    3.3.3.调试过程及结果  39-43
      3.3.3.1.调试方法  39-40
      3.3.3.2.调试结果分析  40-43
  3.4.数据采集与图像去噪硬件处理单元的接口设计与实现  43-48
    3.4.1.实现方案  43-46
      3.4.1.1.TS201主机口通信功能要求  43-44
      3.4.1.2.TS201主机口通信设计要求  44
      3.4.1.3.TS201主机口通信工作时序  44-46
    3.4.2.数据采集电路与数据处理板联调  46-48
      3.4.2.1.数据采集电路与数据处理板联调方法  46-47
      3.4.2.2.调试结果分析  47-48
  3.5.本章小结  48-49
第四章基于整数的提升小波图像去噪算法研究  49-69
  4.1.小波变换基础理论  49-57
    4.1.1.连续小波变换  49-51
    4.1.2.离散小波变换  51-53
    4.1.3.第二代小波变换  53-57
      4.1.3.1.提升原理  53-55
      4.1.3.2.分解与重构  55-57
  4.2.小波去噪算法研究  57-68
    4.2.1.小波收缩阀值去噪  57-60
      4.2.1.1.小波去噪算法模型  58
      4.2.1.2.收缩函数  58-59
      4.2.1.3.阀值选择规则  59-60
    4.2.2.贝叶斯小波收缩  60-66
      4.2.2.1.贝叶斯判决准则  62-63
      4.2.2.2.小波系数的先验概率  63-64
      4.2.2.3.信号的估计  64-65
      4.2.2.4.噪声方差估计  65-66
    4.2.3.去噪性能评估  66
    4.2.4.图像去噪仿真  66-68
    4.2.5.仿真结论  68
  4.3.本章小结  68-69
第五章基于整数提升小波的图像去噪算法的FPGA实现  69-85
  5.1.功能要求  69
  5.2.处理平台  69
  5.3.算法的FPGA实现  69-81
    5.3.1.算法流程  69-72
      5.3.1.2.小波分解  70-71
      5.3.1.3.小波系数贝叶斯收缩算法  71
      5.3.1.4.小波重构  71-72
    5.3.2.FPGA设计中的若干技术问题  72-76
      5.3.2.1.数据动态范围  72-73
      5.3.2.2.边界延拓  73
      5.3.2.3.分布式算术  73-75
      5.3.2.4.流水设计  75-76
    5.3.3.整数提升小波正(反)变换算法FPGA结构设计  76-81
      5.3.3.1.小波正(反)变换并行结构设计  76-78
      5.3.3.2.结构中各模块功能定义  78-80
      5.3.3.3.存储容量需求  80-81
  5.4.调试及仿真  81-84
  5.5.本章小结  84-85
第六章结论  85-87
  6.1.数据采集及去噪分系统软、硬件研究结论  85-86
  6.2.需要进一步开展的工作  86-87
致谢  87-88
参考文献  88-92
攻读硕士学位期间的研究成果  92

探测成像系统数据采集及小波去噪算法研究与实现

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