申请/专利权人：南京威翔科技有限公司

申请日：2021-10-19

公开（公告）日：2022-01-11

公开（公告）号：CN113916374A

主分类号：G01J1/42(20060101)

分类号：G01J1/42(20060101);G06T7/62(20170101);G06T7/73(20170101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2023.01.24#发明专利申请公布后的撤回;2022.01.28#实质审查的生效;2022.01.11#公开

摘要：本发明公开了一种基于FPGA的最多近邻微光检测方法，属于图像处理技术领域，包括建立视频流数据采集模块、视频流数据预处理模块和亮斑处理模块，解决了采用了多次邻域搜索的处理方式对近邻微光进行检测的技术问题，本发明在工程实际应用过程中，占用FPGA硬件资源较少，实时处理能力高，同时降低了处理迟滞，方便与其他模块结合，本发明将最多邻近微光检测的算法做了分步骤模块化的处理，使各个步骤都相对独立，简化计算的复杂度，采用了FPGA高层次综合和C语言开发的设计方式，大大降低了开发难度，加速了开发进度，在时域上进行了两级搜索，并对亮斑坐标进行了均值化处理，降低了微光目标的噪声干扰，提高了检测精度。

主权项：1.一种基于FPGA的最多近邻微光检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：建立视频流数据采集模块、视频流数据预处理模块和亮斑处理模块，视频流数据采集模块与视频流数据预处理模块之间相互通信，视频流数据预处理模块与亮斑处理模块之间相互通信；视频流数据采集模块采集视频流数据并传送给视频流数据预处理模块进行预处理；步骤2：视频流数据预处理模块对视频流数据的预处理包括对视频流数据中的一帧数据进行亮斑识别，得到该帧数据中的亮斑数据，即亮斑数据，亮斑数据包括5个亮斑的坐标和面积；视频流数据预处理模块同时对视频流数据中的多帧数据进行预处理，并保存预处理结果；步骤3：亮斑处理模块调取视频流数据预处理模块中的所有亮斑数据，进行阈值判断，筛选出有效亮斑；步骤4：选取最新一帧为当前帧，其中有效亮斑数据为亮斑数据A；步骤5：设定一个在时域上搜索最新帧数的阈值len_pipe，亮斑处理模块根据len_pipe的值调取在时间上处于当前帧之前的多个帧数据的有效亮斑数据，设定此时获取的有效亮斑数据均用亮斑数据B表示，将亮斑数据B与亮斑数据A中的所有亮斑的坐标分别进行曼哈顿距离计算，设定每一次曼哈顿距离计算的结果均记做距离值dis，通过判断距离值dis是否小于微光亮斑跳动的像素范围大小阈值，找出亮斑数据A中的每一个亮斑的所有邻近亮斑，设定此时的邻近亮斑均用邻近亮斑J表示；步骤6：亮斑处理模块分别统计亮斑数据A中每一个亮斑的邻近亮斑J的数量，设定亮斑数据A中的任意一个亮斑G的邻近亮斑J的数量为count；对亮斑数据A中的亮斑G的所有邻近亮斑J的坐标求和得到x坐标和sumx1与y坐标和sumy1；设定一个在排除噪声时邻近亮斑数量的最小阈值repeat_th，判断repeat_th是否小于count：是，则认为亮斑G为候选亮斑，设定此时的候选亮斑为候选亮斑J1，执行步骤7；否，则不为候选亮斑J1，执行步骤14；步骤7：亮斑处理模块对候选亮斑J1的坐标进行计算，得到候选亮斑J1的坐标值；步骤8：重复执行步骤6和步骤7，得到当前帧中所有候选亮斑J1的坐标；步骤9：再设定一个在时域上搜索最新帧数的阈值num_lookback，根据步骤5和步骤7的方法原理，根据num_lookback的值计算出在时间上处于当前帧之前的多个帧数据中的所有候选亮斑，设定此时的候选亮斑均用候选亮斑J2表示；步骤10：将当前帧中的候选亮斑J1与所有候选亮斑J2分别进行曼哈顿计算，将每次得到的距离值dis均与微光亮斑跳动的像素范围大小阈值进行对比，如果dis小于微光亮斑跳动的像素范围大小阈值，则认为所有候选亮斑J2为当前帧中的候选亮斑J1的邻近亮斑，设定此时的邻近亮斑用邻近亮斑K表示，对所有近邻亮斑K的坐标取和，分别得出近邻亮斑K的x坐标和sumx2与y坐标和sumy2，并重新计算得到每一个候选亮斑J1的坐标值；步骤11：将所有候选亮斑J1的坐标值数据和面积数据均存储在一个二维数组中；步骤12：根据阈值num_lookback，搜索当前帧之前的所有帧数据，比较每一个候选亮斑J1的邻近亮斑的个数，筛选得到具有最多邻近亮斑的候选亮斑J1，记为候选亮斑J1_max，并且得到候选亮斑J1_max的邻近亮斑的数量neighbor_cnt_max；步骤13：判断neighbor_cnt_max是否不为0：是，则将候选亮斑J1_max的坐标作为检测结果，并通过通信线上传给上位机；否，则执行步骤14；步骤14：结束。

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