无人机视频数据的实时压缩处理是无人机的关键技术之一。本文以DM368为核心处理器，以嵌入式Linux为板级操作系统，设计出一套可供无人机使用的低功耗视频实时压缩系统。与传统的嵌入式视频H264软件编码压缩系统相比，本系统依赖DM368内嵌的视频协处理硬核处理H264编码，具有功耗低，处理延迟小，外部电路简单等诸多优势。同时系统以嵌入式Linux为板级操作系统，实时性强，可稳定高效的管理视频采集、硬核调度、串口通讯、数据输出等诸多任务。试验结果表明，本系统在处理PAL制式为视频源的H264编码任务时，平均功耗仅为15 W，具有功耗低、成本低、体积小、重量轻、实时性强等诸多优势，能够满足无人机视频压缩的应用需求。

针对在雨雾霾天气条件下, 大气介质的散射和吸收作用导致光电成像系统接收的图像对比度降低, 细节模糊不清及颜色偏移, 提出通过快速图像复原来解决此类图像退化问题。基于大气成像光学模型, 在暗通道先验的理论基础上, 提出了一种基于形态学滤波器的快速估算暗通道图像的方法, 并采用参数自适应调整方法来抑制暗通道先验不满足时的大片天空/白墙区域的颜色失真现象。实验结果表明, 该算法能够有效快速复原雨雾天气条件下的降质图像, 对于600×400大小的图像, 其Matlab复原仿真时间仅为04 s, 复原后的图像主观视觉质量明显提升, 其大片天空/白墙区域的颜色失真得到有效抑制。

针对由相机与所摄景物之间发生相对位置移动所导致的图像运动模糊, 提出了一种鲁棒的基于单幅运动模糊图像的盲反卷积算法。该方法首先通过预测图像中的较强边缘信息, 实现用简单、易于求解的优化问题在傅里叶域中快速、准确地估计出点扩散函数。然后利用得到的点扩散函数, 使用基于梯度约束的非盲反卷积算法复原清晰图像,同时采用一种新的边缘保持滤波器—导引滤波来消除噪声并抑制振铃效应。实验结果表明: 本文的算法能够快速地从单幅运动模糊图像复原出具有清晰边缘和纹理的高质量图像, 并且运算时间不超过20 s。

介绍了无人机载设备的技术特点及机载小型图像处理器的组成。采用TI公司的数字信号处理器芯片为核心处理器，配合现场可编程逻辑器件(FPGA)与外部管理微控制单元(MCU)来实现目标数据的采集与处理，设计了适用于无人机光电载荷的超小型图像处理器系统。针对机载设备的特点，设计时充分考虑了体积、重量、功耗等要求。该系统已应用于多台套机载光电载荷中，工作稳定可靠，满足无人侦察机对捕捉和定位目标的要求。

系统设计目的是使FFT变换能够实时完成,以便能够在图像处理等方面应用于实际工程中.系统应用两片TI公司的数字信号处理器TMS320C6416为核心,以可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制,采用两片现场可编程门阵列FPGA分别作为图像预处理和两片DSP之间的通讯,系统在运算1024点FFT与反傅里叶变换iFFT时耗仅为178μs,实现了实时的图像傅里叶处理.

采用DSP+FPGA的线性流水阵列结构的数字图像处理器完成目标数据采集和处理,研制了基于DSP的电视测量跟踪器.针对欲测量地标的背景复杂的情况,在图像处理算法上采用基于遗传算法的图像模板匹配算法,有效降低了计算量,提高了匹配精度,取得了较好的实验效果.该算法还具有每帧图像匹配计算时间基本恒定的优点,便于在实际系统中采用.

应用高性能数字信号处理器TMS320C6202作为核心,结合大规模可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制和现场可编程门阵列FPGA对采集的视频数字图像进行预处理,实现了视频图像的采集和图像目标的实时数字图像处理.重点介绍了该实时数字图像处理系统的硬件组成,工作原理和图像处理算法的应用.