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基于图像融合的可重构FPGA实现
摘要：
图像融合是指将多幅图像融合为一幅图像，以展示出多幅图像之间的关联性和相互补充性。现有的图像融合算法主要依赖于通用型计算机的计算能力，但是在实现实时图像融合需要高效的计算处理能力的场合中，计算机的计算速度显然无法满足实时需求。可重构FPGA可以满足这种实时需求，本文提出了一种基于图像融合的可重构FPGA的实现。
关键词：图像融合，可重构FPGA，实时处理
1.引言
图像融合在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，主要应用于多模式感知、目标识别等领域。目前，图像融合算法已经在各个领域中被广泛应用，然而在现有的算法中，依赖于通用型计算机的计算能力，大大限制了实时应用的发展。而可重构FPGA具有高效的计算处理速度，能够满足实时需求，为图像融合的实现提供了一种新的方向。
2.图像融合算法
图像融合算法主要采用多种方式，最常用的算法是基于小波变换(WaveletTransform)的算法，该算法可以将图像高低频分解，通过分析低频部分和高频部分的信息来得到最终的融合图像。在此基础上，还有其他算法，例如基于梯度的算法和基于像素点的算法等，这里不再详细叙述。
3.可重构FPGA
可重构FPGA是一种可重构的硬件计算器件，它具有高效的计算处理速度和灵活的算法重配置性能。FPGA可以通过改变其内部逻辑电路的功能来实现不同的算法，因此在各个领域有着广泛的应用。FPGA通过配置的方式，可以适应不同的算法需求，能够满足实时需求并且可以灵活地进行更新，这些优点使得FPGA成为了实时图像处理领域的首选方案。
4.图像融合的可重构FPGA实现
图像融合的可重构FPGA实现主要包括两个部分，即算法实现和硬件平台实现。算法实现需要选取一种较为适合的算法来实现图像融合。硬件平台实现则需要考虑到FPGA内部的逻辑电路结构，进行针对性的编程，以实现高效的图像融合。
算法实现需要考虑到多个因素，例如采样率、小波算法和模糊滤波等，选取最合适的算法对于实现高效的图像融合至关重要。硬件平台实现则需要考虑到FPGA内部逻辑电路的组成，包括LUT、FF、IO等，以及具体的输入输出通道、时钟速度等因素。需要通过考虑这些因素来优化算法的实现，并且实现高效的图像融合。
5.结论
本文提出了一种基于图像融合的可重构FPGA的实现方法。通过对算法实现和硬件平台实现的分析研究，可以得到高效的图像融合实现方案。可重构FPGA具有高速的计算处理速度和灵活的重配置算法性能，能够适应不同算法的需求，并且其实时性能良好，是一种适用于实时图像融合处理的理想方案。