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| 編輯推薦： |
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模式识别、计算机视觉技术方面的发展日新月异。在实际应用中，算法的实现方式常常落后于算法的发展。算法适应性与实时性难以满足实际应用需求的矛盾成为制约其应用的主要原因，算法并行化技术为解决该问题提供了有效的途径。本书介绍了成像自动目标识别过程中典型算法的并行化实现技术，有效解决了实际应用中对算法适应性和实时性的矛盾。算法并行化实现技术为算法实现提供了有效途径，大大扩展了其应用范围。
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| 內容簡介： |
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本书简要介绍了成像自动目标识别设计的相关知识背景、应用场合以及目前面临的困难。结合本书作者在该领域的工作，详细介绍了成像自动目标识别过程中部分典型算法的并行化实现技术。模式识别、计算机视觉技术方面的发展日新月异。在实际应用中，算法的实现方式常常落后于算法的发展。算法适应性与实时性难以满足实际应用需求的矛盾成为制约其应用的主要原因，算法并行化技术为解决该问题提供了有效的途径。本书介绍了成像自动目标识别过程中典型算法的并行化实现技术，有效解决了实际应用中对算法适应性和实时性的矛盾。算法并行化实现技术为算法实现提供了有效途径，大大扩展了其应用范围。
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| 關於作者： |
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钟胜，华中科技大学，自动化学院，教授 201311至今，华中科技大学，自动化学院，教授 200711201310，华中科技大学，图像识别与人工智能研究所，副教授 200509200709，华中科技大学光电子学院，博士后，合作导师：易新建 199909200506，华中科技大学，模式识别与智能系统，博士，导师：张天序 199609199907，华中理工大学，模式识别与智能系统，硕士，导师：桑农 199009199406，华中理工大学，工业自动化，学士主要科研成果：主持了国家十二五重点预研自适应多波段红外对空自动目标识别信息处理技术、国家重点预研教育部支撑计划DYT模块化信息处理技术和国家十一五重点预研红外成像高速信号处理技术，EP十一五重点预研DDDYT通过信息处理技术。作为重要骨干参与了国家自然科学基金重点项目复杂条件下自动目标识别的理论与关键技术、高速平台多模检测识别动目标的理论方法与关键技术和仪器专项稀疏感知的图谱一体化设备等在内的9项国家自然科学基金研究；973项目气动光学校正方法研究等。在国内外重要学术刊物和国际学术会议发表论文三十余篇，获批发明专利9项，获国防科技发明二等奖一项，国防科技进步二等奖3项，教育部科技进步一等奖一项。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1成像自动目标识别1
1.2算法并行化实现2
1.2.1FPGA2
1.2.2DSP5
1.3基于FPGA的算法加速方法5
1.3.1FPGA硬件架构设计原则6
1.3.2算法特性分析原则7
1.3.3结构优化8
1.3.4有限字长效应10
第2章图像增强的并行化实现12
2.1典型图像增强方法12
2.1.1均值滤波12
2.1.2中值滤波12
2.1.3空间域低通滤波12
2.2基于FPGA的中值滤波实现13
2.2.1概述13
2.2.2快速中值滤波算法13
2.2.3FPGA逻辑结构14
2.3基于FPGA的双线性插值实现17
2.3.1概述17
2.3.2双线性插值算法原理17
2.3.3FPGA逻辑结构18
参考文献19
第3章图像配准与经典特征提取算法21
3.1基于特征的图像配准方法分析22
3.2SIFT算法24
3.2.1DoG图像金字塔构建25
3.2.2特征点检测26
3.2.3梯度方向与强度计算28
3.2.4SIFT描述向量提取28
3.3SURF算法30
3.3.1SURF特征点检测31
3.3.2SURF特征描述矢量的提取35
3.3.3OpenSURF算法36
3.4BRIEF算法37
参考文献38
第4章基于FPGA DSP硬件架构的SIFT算法实时实现40
4.1概述40
4.2硬件架构41
4.2.1系统架构概述41
4.2.2各模块硬件设计42
4.2.3SIFT描述向量提取模块48
4.3等效并行度分析52
4.3.1需求的等效并行度52
4.3.2能达到的等效并行度52
4.4测试与验证53
4.4.1性能验证及结果分析54
4.4.2资源占用率分析54
4.5本章小结56
参考文献56
第5章基于单片FPGA的实时视觉特征检测与匹配系统60
5.1概述60
5.2硬件架构62
5.2.1系统架构框图62
5.2.2SIFT特征点检测模块64
5.2.3BRIEF描述向量提取模块67
5.2.4BRIEF特征存储模块68
5.2.5BRIEF描述向量匹配模块68
5.3等效并行度分析70
5.3.1需求的等效并行度70
5.3.2能达到的等效并行度71
5.4实验与验证72
5.4.1性能评估72
5.4.2资源占用率分析76
5.5本章小结77
参考文献77
第6章OpenSURF算法的FPGA实现81
6.1FPGA实现的系统结构81
6.2主要模块的FPGA实现83
6.2.1积分图像优化表示方法及积分图像生成模块83
6.2.2特征点检测模块85
6.2.3积分图像缓存和特征点读取优化策略87
6.2.4特征点主方向分配模块90
6.2.5特征点描述矢量生成模块93
6.3FPGA加速的等效并行度分析96
6.3.1需求的等效并行度96
6.3.2能达到的等效并行度96
6.4FPGA实现中的参数选取97
6.4.1Hessian矩阵行列式阈值的设置97
6.4.2特征点检测部分采用的检测特征点组98
6.4.3主方向分配时小细分角度的设置99
6.4.4三角函数sin和cos值表示位宽的选取100
6.5FPGA实现测试验证方法101
6.5.1仿真验证平台设计101
6.5.2FPGA实现的结果106
6.6本章小结108
参考文献108
第7章异源图像融合的并行化实现113
7.1系统总体方案设计114
7.2基于FPGA的硬件电路设计115
7.2.1成像系统硬件结构总体设计115
7.2.2硬件模块详细设计115
7.3基于EDK的MicroBlaze软核设计119
7.3.1MicroBlaze处理器特点分析119
7.3.2MicroBlaze的中断机制119
7.3.3MicroBlaze的总线接口120
7.4图像配准中SOPC的设计121
7.4.1Xilinx嵌入式系统开发工具介绍121
7.4.2Xilinx嵌入式系统开发过程121
7.4.3图像配准算法的FPGA设计实现123
7.4.4图像配准算法流程及FPGA实现126
参考文献128
第8章全景拼接的并行化实现132
8.1概述132
8.2全景拼接的并行化实现133
8.2.1系统结构框图134
8.2.2系统硬件平台134
8.2.3图像畸变校正和拼接的DSPFPGA协同处理135
8.2.4并行化实现146
参考文献153
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前言
成像自动目标识别属于人工智能领域的一个重要分支，其具体任务是通过一定的信息处理手段，从各种成像传感器所获取的信息中获得关于目标位置和属性的知识。成像自动目标识别应用广泛，如视频分析领域，常需要将处理结果作用于车辆和飞行器的实时控制，引导车辆的行驶或者飞行器的飞行。无论哪种应用，都对处理速度有着较高的要求。随着图像分辨率越来越高、帧频越来越快，对处理速度的需求也越发强烈。随着半导体技术的进步、计算机性能的提升、单指令多数据指令和新型处理器如GPU的出现，这种需求在一定程度上得到了满足。然而，随着处理任务的日益复杂，对更高性能的不断追求，以及嵌入式应用对体积和功耗的限制，原有的计算体系结构已无法满足要求，使得更多并行计算结构应运而生，并逐渐集成到处理器中，人工智能处理的低功耗嵌入式实时实现就有了可能。本书涉及内容主要围绕成像自动目标识别的多个典型步骤，以耗时计算为主攻方向，结合具体的案例描述多个不同算法单元并行结构的实时实现。本书涉及的并行实时实现，均使用FPGA等器件完成了验证，其实时实现的电路逻辑都具有重要的价值，为未来智能化SoC芯片的设计提供了支持和参考。这些案例都是作者和作者的科研团队多年来的科研实践总结，除了标注的作者以外，王波、陈朝秀、王斌、金明智、陈大川、康烈等也为本书的写作做出了贡献。这些实际的科研工作，有很多是应航空航天重点实验室良好的科研氛围和各级领导的大力支持密不可分。作者希望通过将自己的成果进行整理并分享给读者，来为本技术领域的发展留下一些痕迹，也希望能为相关领域科研人员、研究生和管理人员提供参考。
编者
2019年11月
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