星点检测用于星图中星点质心坐标的提取,是星敏感器处理算法的重要组成部分。星点检测的准确度、精度以及处理速度对星敏感器整机性能具有重要影响。目前,成熟的星点检测方案是采用DSP+FPGA进行图像处理,通过高斯曲面拟合、平方质心法等方法提取质心坐标。提出了一种基于SOPC技术和FPGA图像处理实现星点检测的可行方案,详细介绍了关键算法设计及实现细节。在减小电路尺寸的同时,该方案极大提升了处理速度,实际应用中1 024×1 024分辨率星图可达到14 Hz帧率,这对于提高星敏感器实时性、丰富星点检测的实现方法具有重要意义。

目前以DSP或GPU为核心、FPGA为协处理器的机载显示器图形生成技术无法满足低成本、低功耗的应用场合。针对此现状，文章提出了一种基于SOPC的图形生成技术。该技术以SOPC为核心，搭建图形生成的硬件平台，使用SOPC内部集成的NiosⅡ软核处理器执行图形生成算法运算，并协同可编程逻辑资源完成对帧存的乒乓操作，实现图形数据的实时生成。与传统方法相比，该技术无需DSP或GPU芯片，可以明显降低产品的成本和功耗。实验结果表明，采用该技术后机载显示器可以生成640×480分辨率的图形，帧频为26 fps，能够满足机载显示器实时显示的需求。

介绍了基于可编程片上系统( systemonprogrammablechip，SOPC)技术的图像处理系统的软硬件设计，创建了CMOS图像传感器控制器 IP核和 VGA显示控制器 IP核，实现了图像的采集和显示，并由 NiosII软核实现了基于 Sobel算子的图像边缘检测算法。采用此系统不仅可以获得良好的实时性，还能大大简化图像处理系统的软硬件设计。

针对传统DSP+FPGA设计方案结构复杂、功耗高、体积大、抗干扰性差等问题，应用可编程片上(SOPC)技术建立了多目标实时跟踪系统并提出了基于NIOS II核及其数据链路特征的软件优化方法，对系统采用的迭代投影跟踪算法和通信制导控制算法进行了优化。研究了算法结构优化，链路配置优化，代码优化，自定义指令和C2H技术，并将这些技术应用于多目标跟踪SOPC系统来优化算法结构，减少代码量，去除程序相关性并进行链路层硬件转换，提升软件并行流水性能。实验结果表明，该优化方法可使软件效率提升9~18倍。在图像序列100 frame/s，分辨率256 pixel×256 pixel的条件下，在1.3 ms内完成了单帧图像的多目标跟踪处理，470 μs内完成了单周期导航运算处理，使系统运算满足了实时处理的要求并在节约硬件成本的同时了简化结构，提高了运行稳定性。

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题，提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法。利用可编程片上技术，使得视频检测摆脱PC平台的依赖。以Nios II软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台, 结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口，以μC/ OS为操作系统,实现了视频检测的硬件与软件结合的嵌入式检测技术。最后实验验证了设计的有效性。

针对红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性多点校正过程中涉及的数据量大,难于实现实时校正的特点,提出了利用Altera公司的单片可编程系统(SOPC)对红外焦平面阵列进行多点实时校正的方法。利用SOPC的NiosII处理器定制指令功能,实现了软件算法的硬件化,有效提高了红外焦平面阵列实时非均匀性校正速度。实验结果表明:对相同的多点校正算法,利用SOPC硬件实现算法的校正速度比TMS320C6201 DSP硬件快1.5倍,且校正过程简单灵活,图像效果理想,能够很好地满足红外焦平面阵列实时非均匀性校正要求。

实时红外图像非均匀性校正是红外热成像系统的基础。采用Altera公司的NIOSII嵌入式软核CPU技术,提出了一种基于非线性拟合的实时校正方法以及利用FPGA为核心的硬件实现途径。针对校正中耗时的算法用FPGA中模块完成,采用NIOSII处理器的自定制指令,使FPGA的并行性和DSP的灵活性完美结合在一起,极大的提高了系统的性能。该方法动态范围大,系统仅采用一片FPGA芯片,使得系统小型化成为可能。介绍了硬件电路的原理图以及工作过程并给出实验结果。实验证明了这种方法的优越性,并取得了满意的实验结果。

介绍基于SOPC设计非致冷红外焦平面热成像电路单元的方法,并对电路的结构进行了分析.