摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 研究现状 | 第12-17页 |
1.2.1 无源毫米波成像系统国内外发展概况 | 第12-14页 |
1.2.2 数字信号处理器的发展状况 | 第14-17页 |
1.3 本论文的主要工作和章节安排 | 第17-19页 |
1.3.1 本论文的主要工作 | 第17-18页 |
1.3.2 本论文的章节安排 | 第18-19页 |
第二章 毫米波无源成像及DSP单元开发技术基础 | 第19-26页 |
2.1 无源毫米波成像系统基本理论 | 第19-21页 |
2.1.1 黑体辐射特性 | 第19-20页 |
2.1.2 无源毫米波成像特点 | 第20-21页 |
2.2 无源毫米波成像系统的结构 | 第21-22页 |
2.3 DSP处理单元的开发基础 | 第22-25页 |
2.3.1 DSP单元的软件开发工具 | 第22-23页 |
2.3.2 DSP单元软硬件设计流程 | 第23-25页 |
2.4 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 DSP处理单元的软硬件设计及实现 | 第26-46页 |
3.1 DSP单元需求及选型分析 | 第26-28页 |
3.1.1 DSP单元需求分析 | 第26-27页 |
3.1.2 DSP芯片的选型分析 | 第27-28页 |
3.2 DSP硬件平台介绍 | 第28-33页 |
3.2.1 TMS320DM6437CPU功能介绍 | 第30页 |
3.2.2 TMS320DM6437流水线结构 | 第30-31页 |
3.2.3 TMS320DM6437两级内部存储结构 | 第31-33页 |
3.3 DSP单元接口模块的设计及实现 | 第33-45页 |
3.3.1 前端数据传输接口EMIFA的设计及实现 | 第34-37页 |
3.3.2 DSP与ARM接口设计及实现 | 第37-39页 |
3.3.3 DPS与上位机的数据通信 | 第39-43页 |
3.3.4 接口调试中遇到的问题和解决方法 | 第43-45页 |
3.4 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 毫米波成像系统相关处理算法分析 | 第46-57页 |
4.1 图像预处理算法 | 第46-48页 |
4.2 超分辨算法 | 第48-51页 |
4.2.1 毫米波图像梯度特性 | 第48页 |
4.2.2 超分辨重建的贝叶斯框架 | 第48-50页 |
4.2.3 基于梯度先验信息的超分辨重建算法流程 | 第50-51页 |
4.3 毫米波图像序列动目标提取算法 | 第51-54页 |
4.3.1 无源毫米波系统的成像模型 | 第51-52页 |
4.3.2 动目标提取算法 | 第52-53页 |
4.3.3 模型的更新策略 | 第53-54页 |
4.4 图像的融合算法 | 第54-56页 |
4.4.1 基于Kmeans算法的分割 | 第54-55页 |
4.4.2 NSCT变换多尺度分解 | 第55页 |
4.4.3 融合算法的流程 | 第55-56页 |
4.5 本章小结 | 第56-57页 |
第五章 毫米波成像系统的算法移植与优化 | 第57-75页 |
5.1 DSP平台的C/C++程序开发 | 第57-60页 |
5.1.1 Q值的选取和动态Q值 | 第57-58页 |
5.1.2 存储器模型 | 第58-59页 |
5.1.3 DSP系统初始化 | 第59-60页 |
5.2 算法的移植与实现 | 第60-68页 |
5.2.1 图像预处理算法的实现 | 第61-62页 |
5.2.2 超分辨算法的移植与实现 | 第62-64页 |
5.2.3 动目标提取算法的移植与实现 | 第64-65页 |
5.2.4 融合算法的移植与实现 | 第65-67页 |
5.2.5 算法移植过程中遇到的难点和解决方法 | 第67-68页 |
5.3 DSP的算法优化 | 第68-74页 |
5.3.1 程序优化代码的数据结构 | 第70-71页 |
5.3.2 使用内嵌函数和流水线来优化C/C++代码 | 第71-73页 |
5.3.3 采用混合编程进行算法优化 | 第73-74页 |
5.4 本章总结 | 第74-75页 |
第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
6.1 工作总结 | 第75页 |
6.2 工作展望 | 第75-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
参考文献 | 第78-81页 |
攻读硕士学位期间取得的成果 | 第81-82页 |