基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测

基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测

王忍宝, 许四祥, 李天甲, 翟健健

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王忍宝, 许四祥, 李天甲, 翟健健. 基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测[J]. 红外技术, 2017, 39(6): 500-504.

引用本文:

王忍宝, 许四祥, 李天甲, 翟健健. 基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测[J]. 红外技术, 2017, 39(6): 500-504.

WANG Renbao, XU Sixiang, LI Tianjia, ZHAI Jianjian. Detection of Weak and Small Targets Based on DSP/BIOS Image Processing[J]. Infrared Technology , 2017, 39(6): 500-504.

Citation:

WANG Renbao, XU Sixiang, LI Tianjia, ZHAI Jianjian. Detection of Weak and Small Targets Based on DSP/BIOS Image Processing[J]. Infrared Technology , 2017, 39(6): 500-504.

基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测

安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山,243032
安徽工业大学

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51374007)%安徽省自然科学基金资助项目(11040606M104)%研究生创新基金资助项目(2015033)%国家级大学生创新训练资助项目(201510360033)

详细信息

中图分类号: TP391
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出版历程

Detection of Weak and Small Targets Based on DSP/BIOS Image Processing

摘要: 以数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)平台实现图像处理的应用开发一般较复杂,不利于复杂背景下弱小目标的检测.为提高检测程序执行的高效性和稳定性,提出了基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测方法.该方法以高性能数字媒体处理器DM642为核心,以DSP/BIOS内核和动态调用API函数为辅助,以工业现场复杂镁熔液中弱小目标检测为载体,并通过数字I/O口的输出信号来判断检测的目标.经过不同条件下400次实验结果表明,综合检测率高达90.5%,与单线程DSP检测算法相比,检测率提高了11.04%,检测程序的执行效率和稳定性都得到提高.
- 图像处理 /
- 弱小目标检测 /
- DSP/BIOS /
- DM642

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