归一化积相关算法加速方法研究及FPGA实现.pdf

在现代航空科技领域，特别是飞航导弹的发展中，对精确打击的要求促使图像处理算法必须以极高的速度和精度进行。在这一背景下，传统的软件方法难以满足实时性要求，而FPGA（现场可编程门阵列）技术因其在硬件加速方面的优势成为了研究热点。本文就介绍了一种归一化积相关算法的加速方法，并在FPGA上进行了实现。 归一化积相关算法是目标识别和地形匹配中效果较为稳定的一种算法，具有很高的鲁棒性和精准度。这种算法能够通过计算图像数据的相关度，用于目标识别和地形匹配的实时处理。然而，由于算法的复杂性，传统的软件处理方法无法满足新一代飞航导弹对实时性的高要求。为了解决这一问题，本文提出了一种归一化积相关算法公式的化简方法，此方法具有高精度和高速的特点。 为了在FPGA上实现这一算法，本文设计了两个关键的硬件结构：积相关DSPFPGA硬件加速电路单元架构和积相关多路并行计算架构。这些架构利用FPGA内部的高密度逻辑单元和存储资源，通过并行计算的方式极大地提升了算法的执行速度。FPGA内部的可编程逻辑单元和存储器资源的充分利用，是实现高性能图像处理的基础。 FPGA的快速发展，尤其是其内部逻辑数学运算单元和模块等资源的成百倍增加，为实现复杂的实时图像处理算法提供了硬件基础。FPGA的运行速度越来越快，适用于高速实时图像处理。在本文中，通过FPGA的实现验证，证实了所提出的方法能够满足新一代飞航导弹在地形匹配及目标识别方面的实时性要求。 并行计算是FPGA实现的关键技术之一。通过并行架构设计，可以在多个数据通道上同时处理不同的计算任务，这大大提高了数据处理的吞吐量。在本文的FPGA实现中，积相关多路并行计算架构就是基于这种思想，通过多路并行的方式，实现了算法处理速度的大幅提升。 FIFO（First-In First-Out）的缓冲替换存储器机制也被提出用于图像卷积快速算法。这种技术可以进一步优化数据流的处理，减少存储器访问延迟，提高数据的吞吐量和处理的实时性。 在硬件加速方面，除了FPGA，另一个重要的技术是DSP（Digital Signal Processor）。DSP在软件层面提供了强大的数学运算能力，尤其擅长进行复杂的数学运算。但是，与FPGA相比，DSP在运算速度上有所不足。因此，将DSP和FPGA结合起来使用，可以充分发挥各自的优点，实现更高效的硬件加速。 随着FPGA技术的快速发展，其在图像处理领域的应用变得越来越广泛。FPGA提供的硬件加速能力为实时图像处理算法的快速实现提供了可能，而本文所提出的方法为FPGA在图像处理领域的应用提供了新的思路和技术支持。随着未来技术的不断进步，可以预见FPGA将在飞航导弹及其它领域展现出更大的价值和潜力。