[发明专利]一种基于SoPC的SAR图像水域检测实现方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达实时成像处理技术领域，具体涉及一种基于SoPC的SAR图像水域检测实现方法。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)是成像雷达的一种，具有全天候、全天时、远距离、高分辨率成像等优点，被广泛应用于军事侦察、环境监视等重要领域。随着SAR遥感技术的发展，其在洪水监测方面的优势逐渐凸显出来。由于水灾期间往往阴雨连绵，常规的光学、红外遥感方法已经无法观测，但是SAR作为一种主动微波遥感手段，可以弥补现有光学手段不足，特别是微波能穿透水雾、云雾，可以通过SAR图像算法的设计可以有效提取水域范围。

在实时图像处理中，使用Sobel算子对图像进行边缘检测是常用的算法之一，优于要达到实时处理，因此对处理速度要求很高，现阶段纯软件的方法很难达到要求。兰州理工大学电气工程与信息工程学院发表的基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测算法(仪表技术与传感器2013.No.1)中提到了在FPGA上实现算法。然而FPGA开发周期较长，且算法映射到硬件难度较大。SoPC系统具有小型化、灵活性、低功耗、开发周期短的优势。设计时基于FPGA的硬件部分完成基本逻辑电路设计，基于ARM或其它中央处理器的软件部分完成数据的存储和处理这种软硬件协同的方式，使得基于SoPC的水域检测系统具备可裁剪、可扩充、可配置、可升级的特点。

发明内容

本发明为了实现星载SAR高分辨图像实时水域检测，提出了一种基于SoPC的SAR图像水域检测实现方法，该方法能够在FPGA+双核ARM上实现SAR图像水域检测，具有很好实时性和稳定性。

实现本发明的技术方案如下：

一种基于SoPC的SAR图像水域检测实现方法，该方法步骤如下：

步骤一、原始数据接收与缓存：

将原始SAR灰度图像数据抽取后，通过FMC接插件(FMC LVDS)传输给基于FPGA的逻辑处理部分乒乓RAM缓存；数据经过RAM缓存后，传输给基于双核ARM的软件处理部分中DDR3中；

步骤二、均值滤波：

利用双核ARM分别对DDR3中存储图像数据的上、下部分进行均值滤波处理；均值滤波采用并行处理流程；

步骤三、双核ARM实现粗目标提取：

用双核ARM中的ARM0实现基于Sobel梯度算子的粗目标的提取和用双核ARM中ARM1实现基于对比度拉伸变换的粗目标的提取，两者并行执行，再将结果合并即为粗目标感兴趣区域(RIO)；

步骤四、双核ARM实现虚景剔除：

用ARM0对上、下部分粗目标感兴趣区域进行第一次均值计算和用ARM1对上、下部分粗目标感兴趣区域进行大面积虚警剔除；用ARM0计算第一次均值计算得到上、下两部分均值的平均值a，用ARM1计算虚警剔除后上、下两部分灰度图像均值的平均值b；

对大面积虚警剔除后的图像进行膨胀、腐蚀操作；通过对非零竖线条统计标记连通域；利用大面积虚警剔除前后的均值a和b对连通域标记后的图像进行剩余虚警剔除；

步骤五、双核ARM实现标记目标区域的边缘：

双核RAM分别对上下部分图像进行第一次膨胀操作和腐蚀操作，然后对腐蚀后的结果进行第二次膨胀操作，将第二次膨胀操作后的结果减去膨胀操作前的值，得到最终水域边缘检测结果；通过串口输出目标边缘区域坐标，完成整个流程。

进一步地，本发明步骤二至步骤五为采用标志位变化来控制整个处理流程。

进一步地，本发明步骤一中抽取的比例为8:1。

进一步地，本发明步骤二中的均值滤波的模板大小为3×3。

进一步地，本发明步骤四中膨胀操作的所采用的膨胀滑动块的边长为7。

进一步地，本发明步骤五中第一次膨胀所采用的膨胀滑动块的大小为11×11，所述第二次膨胀所采用的膨胀滑动块的大小为5×5。

有益效果

第一，相较于传统纯硬件或纯软件实现方法，本发明采用软硬件协同处理的方式，充分发挥硬件层在基础逻辑，软件层在复杂算法处理上的优势。

第二，本发明采用双核处理器设计，通过合理分配不同处理任务，使得两个ARM并行运算，相较于传统单核处理实现方法实时性有大幅提高。

附图说明

图1为整个SoPC水域检测系统架构。

图2为双核实现粗目标区域提取的流程图。

图3为双核ARM实现虚警剔除流程图。

图4为双核ARM实现原图边缘检测标记流程图。

具体实施方式