CN117221747B - 一种基于sopc的单周期坏点补偿与非均匀校正方法 - Google Patents

一种基于sopc的单周期坏点补偿与非均匀校正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117221747B
CN117221747B CN202311482510.2A CN202311482510A CN117221747B CN 117221747 B CN117221747 B CN 117221747B CN 202311482510 A CN202311482510 A CN 202311482510A CN 117221747 B CN117221747 B CN 117221747B
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
period
image
sopc
uniform correction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311482510.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117221747A (zh
Inventor
刘益安
胡绍刚
蒙顺开
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing Institute Of Microelectronics Industry Technology University Of Electronic Science And Technology
Dolphin Lezhi Technology Chengdu Co ltd
Original Assignee
Chongqing Institute Of Microelectronics Industry Technology University Of Electronic Science And Technology
Dolphin Lezhi Technology Chengdu Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing Institute Of Microelectronics Industry Technology University Of Electronic Science And Technology, Dolphin Lezhi Technology Chengdu Co ltd filed Critical Chongqing Institute Of Microelectronics Industry Technology University Of Electronic Science And Technology
Priority to CN202311482510.2A priority Critical patent/CN117221747B/zh
Publication of CN117221747A publication Critical patent/CN117221747A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117221747B publication Critical patent/CN117221747B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法,涉及图像处理技术领域,所述方法包括:获取红外图像传感器图像的坏点序列标记和非均匀校正系数;对图像中的任意一点进行坏点判断并标记;ARM处理器通过AXI总线将坏点标记后的非均匀校正系数按顺序以32位的浮点数的数据格式存储到DDR3存储单元中;单周期计算模块产生AXI总线控制信号,按照图像的输入时序,按照64bits的形式一个周期从DDR3存储单元中读出数据;单周期计算模块采用SOPC的可编程逻辑资源在单个像素周期内完成坏点补偿与非均匀校正计算。本发明充分利用SOPC的结构特点在单芯片内完成了红外图像的坏点补充和非均匀校正处理,减小了设备体积和功耗。

Description

一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法
技术领域
本发明涉及一种涉及图像处理技术领域,具体而言,涉及一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法。
背景技术
由于制造工艺水平的原因,使得图像传感器不可避免地会出现部分不正常的感光单元,一般称之为坏点。另外,随着图像传感器设备的使用年限的增加相应地也会产生更多的坏点。坏点的产生会影响画质质量,甚至使得图像中部分重要信息丢失。红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素,国内外广泛采用的非均匀性校正方法是单点校正法和两点校正法。
在一定的范围内,红外焦平面探测器的响应率可以近似为线性变化。红外图像非均匀性校正的实质就是对响应率因子和截距因子的修正,目的是使各敏感元对于同样的入射光产生同样的输出信号。在实际应用中,响应率因子一般无需频繁修正,而由于像元本身的不稳定性,往往需要用单点校正法来修正截距因子值。采用两点定标线性校正法,既可以对器件响应的截距因子做补偿,又可以对增益因子做校正。上述传统的坏点补偿和非均匀校正方法采用分模块串联处理的方式,这无疑增加了系统的计算量与功耗。
SOPC(System-on-a-Programmable-Chip)器件是一种集成了可编程逻辑和处理器核心的芯片。它将硬件和软件结合在一个单一的芯片中,提供了灵活性和可定制性,使得系统设计更加高效和便捷。SOPC器件的核心是可编程逻辑部分,通常采用FPGA(Field-Programmable Gate Array)技术。这意味着硬件逻辑可以根据设计需求进行编程和配置,使得器件可以适应不同的应用场景。可编程逻辑部分通常由逻辑门、寄存器、乘法器等基本元件组成,可以实现各种复杂的逻辑功能。除了可编程逻辑,SOPC器件还集成了处理器核心,通常是基于ARM、MIPS或其他架构的微处理器。这样的设计使得SOPC器件可以同时处理硬件和软件任务,提供更高的计算性能和灵活性。
SOPC器件还具有丰富的外设和接口,包括但不限于通信接口、存储器接口、时钟管理等。这些外设和接口使得器件可以与其他系统组件进行通信和交互,实现更全面的系统功能。由于SOPC器件的可编程性和可定制性,它在各个领域都有广泛的应用。例如,它可以用于嵌入式系统、通信设备、工业控制、图像处理等领域。开发人员可以使用相应的开发工具和软件来设计、验证和调试SOPC器件,以满足特定应用需求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于SOPC的单周期坏点补偿和非均匀校正方法,通过合并算法,逻辑上融合两种算法,保证在原有图像处理结果的基础上,大幅度减少必要的图像处理时间。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法,应用在基于SOPC处理器架构上,所述基于SOPC处理器架构包括ARM处理器、单周期计算模块、AXI总线和DDR3存储单元,ARM处理器和单周期计算模块均通过AXI总线与DDR3存储单元连接;
所述方法包括:
步骤1:获取红外图像传感器图像的坏点序列标记和非均匀校正系数(g u,v ,o u,v ),g u,v 表示红外传感器在位置(u,v)上的比例校正系数,o u,v 表示红外传感器在位置(u,v)上的偏置校正系数;
步骤2:对图像中的任意一点进行坏点判断并标记;
步骤3:ARM处理器通过AXI总线将坏点标记后的非均匀校正系数(g u,v ,o u,v )按顺序以32位的浮点数的数据格式存储到DDR3存储单元中;
步骤4:单周期计算模块产生AXI总线控制信号,按照图像的输入时序,按照64bits的形式一个周期从DDR3存储单元里面读出数据,其中高32bits为g u,v ,低32bits为o u,v
步骤5:单周期计算模块采用SOPC的可编程逻辑资源在单个像素周期内完成坏点补偿与非均匀校正计算;
所述步骤3中以32位的浮点数的数据格式存储的非均匀校正系数包括1bit符号位S,其中0代表正,1代表为负;
所述单周期计算模块具体包括:
定点转浮点模块,输入图像数据img_data_in和图像数据有效信号dval_in,将8bits/16bits的定点图像数据转换为float32格式的第一图像数据img_data1,同时将dval_in信号延迟后输出为第一有效信号dval1,并与浮点图像数据img_data1同步输出;
浮点乘法器模块,当g u,v 的符号位S=0时,浮点乘法器有效信号dval2=dval1,浮点乘法器输出第二图像数据img_data2=img_data1×g u,v ,并同步输出浮点加法器有效信号dval3;当g u,v 的符号位S=1时,浮点乘法器有效信号dval2=’0’, 浮点乘法器输出保持上一个有效时钟的结果;
浮点加法器模块,同步输入浮点加法器有效信号dval3和第二图像数据img_data2,浮点加法器输出第三图像数据img_data3 =o u,v +img_data2,并同步输出第二有效信号dval4;
浮点转定点模块,同步输入第二有效信号dval4和第三图像数据img_data3,输出8bits/16bits的图像数据img_data_out;
延迟模块,原dval信号延迟特定的时钟周期T后输出图像数据有效信号dval_out。
进一步地,所述的坏点序列标记为,0≤iKiN,所述的非均匀校正系数为(g u,v ,o u,v ),0≤uH,0≤vWuNvN,其中/>表示坏点在图像坐标系中的位置,K表示坏点的数量,HW分别表示红外图像的宽和高。
进一步地,所述的步骤2中对图像中的任意一点进行坏点判断并标记的过程具体为:对于图像中的任意一点,判断当前点是否为坏点,若是,则将当前点的非均匀校正系数g u,v 置为-1.0,若否,则保留当前点的非均匀校正系数g u,v o u,v ;将坏点标记后的非均匀校正系数记为:(g u,v ,o u,v )。
进一步地,所述的步骤3中以32位的浮点数的数据格式存储的非均匀校正系数还包括8bits指数部分和23bits尾数部分,指数部分用于存储科学计数法中的指数数据,并且采用移位存储;尾数部分用于存储科学计数法中数据的小数。
本发明的有益效果是:
1)充分利用SOPC的结构特点在单芯片内完成了红外图像的坏点补充和非均匀校正处理,减小了设备体积和功耗。
2)巧妙运用非均匀校正的比例系数的符号位标记坏点,使得坏点补偿和非均匀校正可以在单个像素周期内完成运算,降低了计算量,减小了图像预处理的延迟。
附图说明
图1为本发明基于SOPC处理器架构的系统框图;
图2为本发明单周期计算模块进行坏点补偿与非均匀校正计算过程示意图;
图3为32位的浮点数在内存空间内的存储方式。
具体实施方式
下面将结合实施例,对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参阅图1-图3,本发明提供一种技术方案:
一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法,应用在基于SOPC处理器架构上,所述基于SOPC处理器架构包括ARM处理器、单周期计算模块、AXI总线和DDR3存储单元,ARM处理器和单周期计算模块均通过AXI总线与DDR3存储单元连接;
所述方法包括:
步骤1:获取红外图像传感器图像的坏点序列标记和非均匀校正系数(g u,v ,o u,v ),g u,v 表示红外传感器在位置(u,v)上的比例校正系数,o u,v 表示红外传感器在位置(u,v)上的偏置校正系数;
步骤2:对图像中的任意一点进行坏点判断并标记;
步骤3:ARM处理器通过AXI总线将坏点标记后的非均匀校正系数(g u,v ,o u,v )按顺序以32位的浮点数的数据格式存储到DDR3存储单元中;
步骤4:单周期计算模块产生AXI总线控制信号,按照图像的输入时序,按照64bits的形式一个周期从DDR3存储单元里面读出数据,其中高32bits为g u,v ,低32bits为o u,v ;其中,64bits数据是利用AXI总线读取的时序特性,在单个像素时钟内获得的;
步骤5:单周期计算模块采用SOPC的可编程逻辑资源在单个像素周期内完成坏点补偿与非均匀校正计算。
基于SOPC处理器架构的系统框图如图2所示。
如图3所示,所述步骤3中以32位的浮点数的数据格式存储的非均匀校正系数包括1bit符号位S,其中0代表正,1代表为负。
在图像预处理中,图像的坏点补偿和非均匀校正一方面需要对图像中的每个点进行计算,同时又要满足低延时的要求。如图1所示,所述单周期计算模块具体包括:
定点转浮点模块,输入图像数据img_data_in和图像数据有效信号dval_in,将8bits/16bits的定点图像数据转换为float32格式的第一图像数据img_data1,同时将dval_in信号延迟后输出为第一有效信号dval1,并与浮点图像数据img_data1同步输出。
浮点乘法器模块,当g u,v 的符号位S=0时,浮点乘法器有效信号dval2=dval1,浮点乘法器输出第二图像数据img_data2=img_data1×g u,v ,并同步输出浮点加法器有效信号dval3;当g u,v 的符号位S=1时,浮点乘法器有效信号dval2=’0’, 浮点乘法器输出保持上一个有效时钟的结果,也就是保持上一个非坏点图像数据的输出结果。
浮点加法器模块,同步输入浮点加法器有效信号dval3和第二图像数据img_data2,浮点加法器输出第三图像数据img_data3 =o u,v +img_data2,并同步输出第二有效信号dval4。
浮点转定点模块,同步输入第二有效信号dval4和第三图像数据img_data3,输出8bits/16bits的图像数据img_data_out。
延迟模块,原dval信号延迟特定的时钟周期T后输出图像数据有效信号dval_out。
所述的坏点序列标记为,0≤iKiN,所述的非均匀校正系数为(g u,v , o u,v ),0≤uH,0≤vWuNvN,其中/>表示坏点在图像坐标系中的位置,K表示坏点的数量,HW分别表示红外图像的宽和高。
本实施例中,所述的步骤2中对图像中的任意一点进行坏点判断并标记的过程具体为:对于图像中的任意一点,判断当前点是否为坏点,若是,则将当前点的非均匀校正系数g u,v 置为-1.0,若否,则保留当前点的非均匀校正系数g u,v o u,v ;将坏点标记后的非均匀校正系数记为:(g u,v ,o u,v )。
其中ARM按照常规的方法计算图像传感器中的坏点和非均匀校正系数 (g u,v , o u,v )。由于红外图像传感器的加工特性,g u,v 满足如下的特性:g u,v >0;故将判断为坏点的非均匀校正系数g u,v 置为-1.0后,可以有效区分坏点与正常点。
如图3所示,所述的步骤3中以32位的浮点数的数据格式存储的非均匀校正系数还包括8bits指数部分和23bits尾数部分,指数部分用于存储科学计数法中的指数数据,并且采用移位存储;尾数部分用于存储科学计数法中数据的小数。
本发明充分利用SOPC的结构特点在单芯片内完成了红外图像的坏点补充和非均匀校正处理,减小了设备体积和功耗;巧妙运用非均匀校正的比例系数的符号位标记坏点,使得坏点补偿和非均匀校正可以在单个像素周期内完成运算,降低了计算量,减小了图像预处理的延迟。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法,其特征在于,应用在基于SOPC处理器架构上,所述基于SOPC处理器架构包括ARM处理器、单周期计算模块、AXI总线和DDR3存储单元,ARM处理器和单周期计算模块均通过AXI总线与DDR3存储单元连接;
所述方法包括:
步骤1:获取红外图像传感器图像的坏点序列标记和非均匀校正系数(g u,v ,o u,v ),g u,v 表示红外传感器在位置(u,v)上的比例校正系数,o u,v 表示红外传感器在位置(u,v)上的偏置校正系数;
步骤2:对图像中的任意一点进行坏点判断并标记;
步骤3:ARM处理器通过AXI总线将坏点标记后的非均匀校正系数( g u,v ,o u,v )按顺序以32位的浮点数的数据格式存储到DDR3存储单元中;
步骤4:单周期计算模块产生AXI总线控制信号,按照图像的输入时序,按照64bits的形式一个周期从DDR3存储单元里面读出数据,其中高32bits为g u,v ,低32bits为o u,v
步骤5:单周期计算模块采用SOPC的可编程逻辑资源在单个像素周期内完成坏点补偿与非均匀校正计算;
所述步骤3中以32位的浮点数的数据格式存储的非均匀校正系数包括1bit符号位S,其中0代表正,1代表为负;
所述单周期计算模块具体包括:
定点转浮点模块,输入图像数据img_data_in和图像数据有效信号dval_in,将8bits/16bits的定点图像数据转换为float32格式的第一图像数据img_data1,同时将dval_in信号延迟后输出为第一有效信号dval1,并与浮点图像数据img_data1同步输出;
浮点乘法器模块,当g u,v 的符号位S=0时,浮点乘法器有效信号dval2=dval1,浮点乘法器输出第二图像数据img_data2=img_data1×g u,v ,并同步输出浮点加法器有效信号dval3;当g u,v 的符号位S=1时,浮点乘法器有效信号dval2=’0’, 浮点乘法器输出保持上一个有效时钟的结果;
浮点加法器模块,同步输入浮点加法器有效信号dval3和第二图像数据img_data2,浮点加法器输出第三图像数据img_data3 = o u,v +img_data2,并同步输出第二有效信号dval4;
浮点转定点模块,同步输入第二有效信号dval4和第三图像数据img_data3,输出8bits/16bits的图像数据img_data_out;
延迟模块,原dval信号延迟特定的时钟周期T后输出图像数据有效信号dval_out。
2.根据权利要求1所述的一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法,其特征在于:所述的坏点序列标记为,0≤iKiN,所述的非均匀校正系数为(g u,v , o u,v ),0≤uH,0≤vWuNvN,其中/>表示坏点在图像坐标系中的位置,K表示坏点的数量,HW分别表示红外图像的宽和高。
3.根据权利要求1所述的一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法,其特征在于:所述的步骤2中对图像中的任意一点进行坏点判断并标记的过程具体为:对于图像中的任意一点,判断当前点是否为坏点,若是,则将当前点的非均匀校正系数g u,v 置为-1.0,若否,则保留当前点的非均匀校正系数g u,v o u,v ;将坏点标记后的非均匀校正系数记为:(g u,v ,o u,v )。
4.根据权利要求1所述的一种基于SOPC的单周期坏点补偿与非均匀校正方法,其特征在于:所述的步骤3中以32位的浮点数的数据格式存储的非均匀校正系数还包括8bits指数部分和23bits尾数部分,指数部分用于存储科学计数法中的指数数据,并且采用移位存储;尾数部分用于存储科学计数法中数据的小数。
CN202311482510.2A 2023-11-09 2023-11-09 一种基于sopc的单周期坏点补偿与非均匀校正方法 Active CN117221747B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311482510.2A CN117221747B (zh) 2023-11-09 2023-11-09 一种基于sopc的单周期坏点补偿与非均匀校正方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311482510.2A CN117221747B (zh) 2023-11-09 2023-11-09 一种基于sopc的单周期坏点补偿与非均匀校正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117221747A CN117221747A (zh) 2023-12-12
CN117221747B true CN117221747B (zh) 2024-01-26

Family

ID=89049678

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311482510.2A Active CN117221747B (zh) 2023-11-09 2023-11-09 一种基于sopc的单周期坏点补偿与非均匀校正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117221747B (zh)

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102609923A (zh) * 2012-03-09 2012-07-25 深圳职业技术学院 红外图像处理方法及装置
CN103049879A (zh) * 2012-12-13 2013-04-17 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 一种基于fpga的红外图像预处理方法
CN103491318A (zh) * 2013-09-25 2014-01-01 海视英科光电(苏州)有限公司 一种红外焦平面探测器图像校正方法及系统
CN105160657A (zh) * 2015-08-05 2015-12-16 西安电子科技大学 基于fpga的红外成像非均匀性校正系统
CN105333960A (zh) * 2015-11-23 2016-02-17 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 红外焦平面探测器非均匀性校正和盲元替换方法及装置
CN106373094A (zh) * 2016-08-25 2017-02-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种红外图像的非均匀性校正方法及装置
CN206807625U (zh) * 2017-04-01 2017-12-26 江苏北方湖光光电有限公司 一种基于单片fpga的小型非制冷红外机芯
CN108024074A (zh) * 2017-10-17 2018-05-11 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 一种基于sopc的小型化红外成像方法
CN111681193A (zh) * 2020-06-12 2020-09-18 电子科技大学 一种基于fpga红外图像坏点修正系统的优化
CN111915682A (zh) * 2020-07-21 2020-11-10 天津大学 一种实时自调节的高光谱相机非均匀校正方法
CN112433880A (zh) * 2020-11-20 2021-03-02 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 一种高安全性红外图像处理系统
CN115499621A (zh) * 2022-08-22 2022-12-20 武汉辰因科技有限公司 红外图像实时处理系统
CN115546129A (zh) * 2022-09-23 2022-12-30 天津津航技术物理研究所 一种基于fpga的红外图像坏元检测方法
CN116684573A (zh) * 2023-06-05 2023-09-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种大面阵cmos探测器异常像元检测及实时替换方法
CN116828330A (zh) * 2023-04-24 2023-09-29 北京大学 红外图像的坏点检测和坏点补偿的改进方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8139864B2 (en) * 2008-12-19 2012-03-20 L3 Communications Integrated Systems, L.P. System for non-uniformity correction for image processing
LU92516B1 (en) * 2014-08-11 2016-02-12 Iee Sarl Infrared imager non-uniformity correction with bad pixel detection and correction
KR102247564B1 (ko) * 2014-11-13 2021-05-03 삼성전자 주식회사 화소 처리 장치, 이를 포함하는 이미지 신호 처리 장치, 및 이를 포함하는 이미지 처리 시스템

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102609923A (zh) * 2012-03-09 2012-07-25 深圳职业技术学院 红外图像处理方法及装置
CN103049879A (zh) * 2012-12-13 2013-04-17 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 一种基于fpga的红外图像预处理方法
CN103491318A (zh) * 2013-09-25 2014-01-01 海视英科光电(苏州)有限公司 一种红外焦平面探测器图像校正方法及系统
CN105160657A (zh) * 2015-08-05 2015-12-16 西安电子科技大学 基于fpga的红外成像非均匀性校正系统
CN105333960A (zh) * 2015-11-23 2016-02-17 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 红外焦平面探测器非均匀性校正和盲元替换方法及装置
CN106373094A (zh) * 2016-08-25 2017-02-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种红外图像的非均匀性校正方法及装置
CN206807625U (zh) * 2017-04-01 2017-12-26 江苏北方湖光光电有限公司 一种基于单片fpga的小型非制冷红外机芯
CN108024074A (zh) * 2017-10-17 2018-05-11 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 一种基于sopc的小型化红外成像方法
CN111681193A (zh) * 2020-06-12 2020-09-18 电子科技大学 一种基于fpga红外图像坏点修正系统的优化
CN111915682A (zh) * 2020-07-21 2020-11-10 天津大学 一种实时自调节的高光谱相机非均匀校正方法
CN112433880A (zh) * 2020-11-20 2021-03-02 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 一种高安全性红外图像处理系统
CN115499621A (zh) * 2022-08-22 2022-12-20 武汉辰因科技有限公司 红外图像实时处理系统
CN115546129A (zh) * 2022-09-23 2022-12-30 天津津航技术物理研究所 一种基于fpga的红外图像坏元检测方法
CN116828330A (zh) * 2023-04-24 2023-09-29 北京大学 红外图像的坏点检测和坏点补偿的改进方法及装置
CN116684573A (zh) * 2023-06-05 2023-09-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种大面阵cmos探测器异常像元检测及实时替换方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Research of IRFPA Non-uniformity Real-Time Correction Based on SOPC;Li B et al.;《Key Engineering Materials》;全文 *
一种新的基于SOPC的红外非均匀性校正算法实现;胡旭峰 等;红外(第05期);全文 *
基于FPGA的线阵探测器非均匀校正的实现;高文清 等;《光电技术应用》(第03期);全文 *
基于FPGA的非制冷红外热成像系统研究;张俊举 等;《红外与激光工程》(第04期);全文 *
基于黑体标定的红外图像非均匀性校正系统设计;梁超 等;《中国光学》(第03期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117221747A (zh) 2023-12-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109643228B (zh) 用于浮点乘加运算的低能耗尾数乘法
US20150039661A1 (en) Type conversion using floating-point unit
US20200364552A1 (en) Quantization method of improving the model inference accuracy
CN110598839A (zh) 卷积神经网络系统和卷积神经网络量化的方法
US10095475B2 (en) Decimal and binary floating point rounding
WO2022111002A1 (zh) 用于训练神经网络的方法、设备和计算机可读存储介质
CN111967608A (zh) 数据处理方法、装置、设备及存储介质
EP3786780B1 (en) System to perform unary functions using range-specific coefficient sets
CN112651496A (zh) 一种处理激活函数的硬件电路及芯片
CN117221747B (zh) 一种基于sopc的单周期坏点补偿与非均匀校正方法
US20170293470A1 (en) Floating-Point Multiply-Add with Down-Conversion
CN110309877B (zh) 一种特征图数据的量化方法、装置、电子设备及存储介质
US11687336B2 (en) Extensible multi-precision data pipeline for computing non-linear and arithmetic functions in artificial neural networks
US8879350B2 (en) System and method for tuning a supply voltage for data retention
US8972471B2 (en) Arithmetic module, device and system
CN115344826A (zh) 计算装置、操作方法和机器可读存储介质
Wang et al. Energy-Efficient Implementation of YOLOv8, Instance Segmentation, and Pose Detection on RISC-V SoC
CN111313905B (zh) 一种浮点数转换方法及装置
CN114972955A (zh) 一种数据处理方法、装置及存储介质
CN113360158A (zh) 基于向量掩码和向量计数距离的循环向量化
Ramachandran et al. PositIV: A Configurable Posit Processor Architecture for Image and Video Processing
US9292285B2 (en) Interpolation implementation
CN114397322B (zh) 基于阴影补偿的散热指数测量方法、系统及装置
CN117707471A (zh) 环境采集设备和目标设备及其数据处理方法、系统
CN115904489A (zh) 一种特征图叠加优化的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant