低功耗低噪声非制冷红外机芯组件设计研究

发布时间：2017-09-05 04:47

  本文关键词：低功耗低噪声非制冷红外机芯组件设计研究

  更多相关文章： 非制冷红外成像 硬件系统 非均匀校正 图像增强 图像去噪

【摘要】：红外成像技术是一种以热辐射对象为探测目标的视觉成像技术。与可见光相比,红外成像技术可以适应更为复杂多变的应用环境,是国防安全领域的重要技术支撑,在军用和民用两个方面都存在着巨大的应用前景和市场潜力。西方发达国家的非制冷红外成像技术起步较早,而国内起步较晚,在技术上与国外存在一定差距。非制冷红外机芯组件是组成成像系统的核心部分。本文的研究内容围绕非制冷红外机芯组件展开,主要从机芯组件的硬件系统和图像算法两个方面入手,以低功耗、低噪声为设计重点开展全文工作。硬件系统上,本文机芯组件以FPGA为数据处理平台,以信号处理方案和电源方案为设计要点。设计高效的硬件系统电源方案,以效率90%的开关电源方案和噪声50μV的线性电源选型,实现较低的功耗以及较低的电源噪声。在信号处理方面,通过基准源加运放的偏压模块和控温模块保证探测器低噪声的工作环境;通过系统保护模块和上电/掉电保护模块确保系统安全性;通过降低DDR速率以及使用数字PID代替模拟PID反馈来降低功耗。在图像算法上,本文详细研究了红外图像处理常用的图像算法。红外图像的算法处理主要包括非均匀校正、图像增强(拉伸)以及图像去噪。在非均匀校正方面,本文介绍了传统的定点校正和基于场景的非均匀校正,着重分析了定点校正无法校正系数随时间漂移的缺点,并且提出了一种用于校正图像列条纹的非均匀校正方法。在图像增强方面,本文对比研究了传统的直方图拉伸与线性拉伸,并提出了一种基于直方图均衡化的改进算法,本文算法综合线性拉伸与直方图拉伸的优点,既能充分拉伸图像,又不会过拉伸导致图像毛糙,且能适应不同场景。其后,研究了基于引导滤波器的图像细节增强算法;在图像去噪方面,本文对比研究了传统的帧间平均滤波算法,并提出了一种精简的可调性更好的以RC滤波电路模型为基础的滤波算法。综上,本文在硬件系统和图像算法两方面入手,以更合理有效的硬件系统和图像算法,实现了低功耗低噪声高性能的目标,测试结果显示,本文工作在机芯组件功耗和噪声方面均有突破,功耗小于1.5 W,RMS噪声约0.9 mV,噪声等效温差(NETD,noise equivalent temperature difference)小于70 mK。
【关键词】：非制冷红外成像 硬件系统 非均匀校正 图像增强 图像去噪
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN21
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景与意义10
• 1.2 国内外研究历史与现状10-13
• 1.3 发展态势13-14
• 1.4 本论文的结构安排14-15
• 第二章 非制冷红外机芯组件设计基础15-21
• 2.1 非制冷红外成像原理15-18
• 2.1.1 红外辐射理论15
• 2.1.2 非制冷红外探测器15-17
• 2.1.3 非制冷红外成像硬件系统17-18
• 2.2 红外图像算法基础18-19
• 2.2.1 红外图像非均匀校正18-19
• 2.2.2 红外图像增强算法19
• 2.2.3 红外图像去噪算法19
• 2.3 本章小结19-21
• 第三章 低功耗低噪声非制冷红外机芯组件硬件系统21-33
• 3.1 低功耗低噪声非制冷红外机芯组件硬件系统设计要求21-22
• 3.2 低功耗低噪声非制冷红外机芯组件硬件系统信号处理方案22-23
• 3.3 低功耗低噪声非制冷红外机芯组件硬件系统电源方案23-25
• 3.4 低功耗低噪声非制冷红外机芯组件硬件系统模块划分25-32
• 3.4.1 系统保护25-28
• 3.4.2 偏压方案28-29
• 3.4.3 AD转换29
• 3.4.4 数字处理29-30
• 3.4.5 温控驱动电路30-31
• 3.4.6 上电/掉电保护31-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第四章 红外图像算法33-50
• 4.1 红外图像处理概述33-34
• 4.2 红外图像非均匀校正34-39
• 4.2.1 两点非均匀校正34-35
• 4.2.2 消除列条纹的非均匀校正35-39
• 4.3 红外图像增强39-46
• 4.3.1 线性拉伸算法39-40
• 4.3.2 直方图均衡化40-41
• 4.3.3 基于直方图均衡化的改进算法41-44
• 4.3.4 细节增强算法44-46
• 4.4 红外图像时域去噪46-49
• 4.4.1 常用时域去噪算法46-47
• 4.4.2 基于一阶RC滤波的去噪算法47-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 低功耗设计与噪声分析50-64
• 5.1 低功耗设计50-57
• 5.1.1 温控模块功耗仿真50-52
• 5.1.2 FPGA功耗仿真52-53
• 5.1.3 系统功耗仿真53-57
• 5.2 噪声分析57-62
• 5.2.1 偏压噪声仿真57-59
• 5.2.2 噪声测试59-62
• 5.3 性能对比62-63
• 5.4 本章小结63-64
• 第六章 全文总结与展望64-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-70
• 攻读硕士学位期间取得的成果70-71

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘鹏;刘定生;李国庆;刘志文;;基于同步噪声选择非局部平均除噪声的最优参数[J];光电子.激光;2011年07期

2 谭永杰;曹彦;王永亮;;图像噪声类型识别研究[J];周口师范学院学报;2013年05期

3 崔元日,李向亭,宣柱香,吴新民;图像噪声的Wiener谱分析[J];解放军测绘学院学报;1997年03期

4 于勇;郭雷;;噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法[J];电子与信息学报;2008年06期

5 刘鹏;刘定生;李国庆;;基于噪声与图像同步迭代来确定时间步进法的规整化参数[J];电子与信息学报;2009年07期

6 何坤,李健,周激流,乔强;多尺度图像迭代去噪[J];四川大学学报(工程科学版);2005年01期

7 罗志宏;冯国灿;成秋生;;融合变分模型与快速算法分割噪声图像[J];武汉大学学报(信息科学版);2013年06期

8 吴锡;周激流;谢明元;;非局部主成分分析极大似然估计MRI图像Rician噪声去噪[J];中国生物医学工程学报;2012年04期

9 黄玉程;胡国清;吴雄英;刘文艳;;人脸识别系统中图像噪声去除方法研究[J];微计算机信息;2005年25期

10 李大辉;;一种保持几何形状的散斑噪声压缩算法[J];黑龙江大学自然科学学报;2005年06期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 李登亮;叶榛;;噪声函数在实时云彩仿真中的应用[A];全国第13届计算机辅助设计与图形学（CAD/CG）学术会议论文集[C];2004年

2 罗志宏;冯国灿;杨关;;一个新变分模型在噪声图像分割中的应用[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 张雷;交通视频中噪声图像分割技术研究[D];长安大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 魏建;基于Chambolle投影算子的噪声图像分解模型分析与研究[D];西南大学;2015年

2 钟美丽;视频监控中噪声的检测和去除[D];青岛大学;2015年

3 张智恒;虚拟环境下相机成像的噪声模拟[D];吉林大学;2016年

4 孟志俊;低功耗低噪声非制冷红外机芯组件设计研究[D];电子科技大学;2016年

5 陈峥;基于Bandelets的周期噪声去除[D];河北师范大学;2015年

6 张俊;水下强噪声图像目标分割方法研究[D];大连海事大学;2013年

7 陈杰;噪声图像分割的凸松弛变分模型[D];青岛大学;2012年

8 刘元凯;基于模糊和噪声度量的视频质量评价模型及应用[D];北京邮电大学;2010年

9 杨旭;基于小波变换的综合滤波法去噪声[D];昆明理工大学;2010年

10 郑毅贤;基于稀疏表示理论的图像去噪方法研究[D];上海交通大学;2013年

，

本文编号：795902