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基于显著区域检测的红外图像增强算法及其FPGA实现的开题报告
一、研究背景与意义
红外图像具有很多特点，如对温度敏感、无需光源、热辐射强度随温度而变、测量出来的温度不会因表面特性、几何形状等因素而受到影响等。因此，红外图像在无人机、军事、环保、医学等领域的应用越来越广泛。但是，由于受到环境干扰、部分区域无法采样等因素影响，红外图像的质量往往不如可见光图像。因此，红外图像增强技术很有必要，以进一步提高图像的质量和可读性。
红外图像增强技术主要分为两类：基于物理模型的方法和基于图像处理的方法。基于物理模型的方法包括对红外图像成像模型进行逆推，使用辐射学、热力学等方法对图像进行增强。基于图像处理的方法主要通过滤波、直方图均衡化、锐化等方法对图像进行增强。其中，显著区域检测是一种通过高亮度、高对比度等因素将图像中的显著区域提取出来的技术，有助于保留图像中的重要信息、去除冗余信息，进一步提高图像的清晰度和分类效果。
此外，由于红外图像的数据量较大，图像处理算法的实现需要消耗较高的计算资源。因此，将红外图像增强算法在FPGA上实现，不仅可以大幅提高处理速度，还可以实现低功耗和高效率的处理。
因此，本研究旨在探索基于显著区域检测的红外图像增强算法，并将算法在FPGA上实现，以应用于实际场景中。
二、研究内容和方法
（一）研究内容
本研究主要研究基于显著区域检测的红外图像增强算法，并将算法在FPGA上实现，实现低功耗和高效率的处理。
具体来说，本研究的研究内容包括以下方面：
1.研究红外图像的特点和成像模型。根据红外图像的特点，结合相应的成像模型，确定红外图像增强的目标和方法。
2.研究基于显著区域检测的红外图像增强算法。通过分析红外图像中的显著区域特征，设计合适的显著区域检测算法，并将算法与其他图像处理方法相结合，实现对红外图像的增强。
3.将红外图像增强算法在FPGA上实现。通过选用合适的FPGA芯片，设计合理的硬件架构和算法实现方式，将算法在FPGA上部署，以实现低功耗和高效率的处理。
4.对实现的算法进行评估和验证。通过相关的性能指标比较和实验验证，评估FPGA实现的算法在处理速度、功耗和性能等方面的表现，并对算法的优化提出改进建议。
（二）研究方法
本研究主要依据以下步骤进行：
1.收集相关文献，了解红外图像成像模型、红外图像处理技术等方面的信息。
2.对红外图像的特点进行分析，结合红外图像成像模型，确定红外图像的增强目标和处理方法。
3.设计基于显著区域检测的红外图像增强算法，并进行算法实现。重点包括显著区域检测算法的设计和实现、算法与其他图像处理方法的结合等方面。
4.选定FPGA芯片，设计适合该算法的硬件架构和算法实现方式，将算法在FPGA上部署。
5.对实现的算法进行性能评估和验证。主要包括处理速度、功耗和性能等方面的表现，以及与其他算法的对比等。
三、预期成果
1.成功设计并实现基于显著区域检测的红外图像增强算法。
2.将算法在FPGA上实现，实现低功耗和高效率的处理。
3.对实现的算法进行评估和验证，得到相应的结果和结论。
4.提出改进算法的建议，为后续研究提供参考。
四、研究难点与解决方案
1.设计合适的显著区域检测算法，提高算法的检测效果和处理速度。
解决方案：可以采用现有的显著区域检测算法，或结合多个算法的优点设计更有效的方法，利用GPU等计算资源进行加速等。
2.将算法在FPGA上实现，提高处理速度并保证低功耗和高效率。
解决方案：选用合适的FPGA芯片，设计合理的硬件架构和算法实现方式，利用FPGA的并行计算优势进行高效处理。
3.评估和验证算法的实际效果和性能，提出改进建议。
解决方案：可采用相关的指标和实验验证方法进行评估和验证，分析实验数据并提出相应的改进建议。
五、研究进度安排
1.文献调研和研究背景了解（1个月）
2.基于显著区域检测的红外图像增强算法的研究和设计（3个月）
3.将算法在FPGA上实现（3个月）
4.算法性能评估和验证、结论总结（2个月）
5.论文撰写和答辩（3个月）
总计12个月