概括
本研究引入了一种硬件加速算法,用于单像素成像 (SPI),以提高实时噪声的稳定性. 开发的FPGA系统显著提高了各种应用的图像重建速度和质量.
科学领域:
- 计算成像技术的成像
- 硬件加速器 硬件加速器
- 图像重建 图像的重建
背景情况:
- 单像素成像 (SPI) 提供高灵敏度和抗干扰性,但在实时噪声稳定性方面面临挑战.
- 现有的SPI系统需要改进,以便在杂环境中进行实际应用.
研究的目的:
- 开发一个硬件可调整的算法和系统,用于实时的单像素图像.
- 在SPI系统中通过在FPGA平台上与PNP-ADMM算法集成denoising操作员来增强图像恢复.
主要方法:
- 开发了一种可硬件改进的PnP-ADMM算法及其IP核心.
- 一个使用FPGA技术的专用计算系统被设计用于PNP-ADMM实现.
- 为了图像恢复,评估了不同的无雾化操作员 (近距离,软值,TV).
主要成果:
- 在高斯噪声下,PNP-ADMM算法实现了改善的峰值信号噪声比 (PSNR) 和结构相似度指数 (SSIM) 测量.
- FPGA实现大大减少了图像重建时间 (比ARM处理器快184.1倍).
- 该系统的分辨率为0.445-0.5 lp/mm,采样率为25%,性能优于现有方法.
结论:
- 开发的基于FPGA的PNP-ADMM SPI系统提供了卓越的实时噪声稳定性和图像质量.
- 紧而高效的系统设计将SPI应用扩展到物联网和户外环境中.
