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一简介
红外成像系统利用 3um 到 14um 的波段，通过探测物体表面的能量差异来生成图 像。红外成像不受外界光照影响，能够全天候使用，特别是在雨天、大雾和浓烟等复 杂环境下，能够较好地捕捉物体的热目标信息。然而，红外图像存在整体分辨率较低、 细节信息模糊等问题。可见光成像系统利用380nm到750nm的波段，通过物体对可 见光的反射差异捕捉图像信息。在光照充足时，可见光图像具有较高的分辨率和丰富 的细节信息。然而，在夜间、伪装、烟雾和杂乱背景等复杂环境下，可见光图像中的 目标不易被观察，无法全面获取场景内的信息[3]。因此开展红外与可见光图像融合算法 研究，将不同传感器的有用信息融合成一张图像，克服各自的不足，提升图像质量和 信息完整性具有重要意义。
二技术基础
根据普朗克黑体辐射定律，所有温度高于绝对零度（-273.15）的物体都会自发 的发出红外辐射，红外传感器通过将采集到的红外辐射信号转化为电信号来生成红 外图像。红外图像反映了物体表面温度分布情况，同等条件下物体温度越高，红外辐 射的能量越强，成像越白。根据红外辐射的波长可以将红外辐射分为近红外（Near Infra-Red，NIR）、中红外（Middle Infra-Red，MIR）和远红外（Far Infra-Red，FIR）， 具体的光谱波段如图 2.1。红外图像具有穿透力强，在夜间、大雾和雾霾等极端环境下 都能探测到目标，且可以长时间工作、不受距离影响、热目标突出等优点。但红外图 像存在分辨率低、纹理细节不丰富、整体对比度低等缺点。
三、 适合FPGA实现的融合算法
算法的选择需要在“效果”和“硬件资源/速度”之间取得平衡。
1. 基于多尺度变换的算法（效果较好，资源消耗中等）
思路：将图像分解到不同的频率子带，对不同子带采用不同的融合规则，最后重构图像。
推荐算法：离散小波变换（DWT），特别是 Haar小波 或 DBSS(2,2)小波。它们结构简单，易于用硬件实现。
FPGA实现流程：
分解：对配准后的IR和VIS图像分别进行2~3级DWT分解，得到低频子带（LL）和高频子带（LH, HL, HH）。
融合规则：
低频融合：采用加权平均或基于区域能量的融合。平均法简单，基于能量的方法能更好地保留显著特征。
高频融合：采用绝对值取大或基于区域方差取大的规则。高频系数对应图像的边缘和细节，取大法可以保留最突出的边缘信息。
重构：对融合后的低频和高频子带进行逆离散小波变换（IDWT），得到最终的融合图像。
优势：融合效果公认较好，信息保留全面。
挑战：需要多级行缓存（Line Buffer），对存储资源和时序控制要求较高。
2. 基于金字塔分解的算法（类似DWT，略简单）
拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid） 或 高斯金字塔（Gaussian Pyramid） 也是常用方法。其分解与重构过程可以通过图像下采样和上采样来实现，逻辑比DWT更简单。
融合规则：与DWT类似，对不同金字塔层采用不同的融合规则（如低频平均、高频取大）。
3. 基于空间域的简单算法（资源消耗极少，速度极快，效果一般）
加权平均法：
公式：
Fused(x,y) = α * IR(x,y) + β * VIS(x,y)α和β是权重系数（α + β = 1）。可以固定，也可以根据图像内容自适应调整。优点：只需几个乘法器和加法器，极其简单快速。
缺点：容易导致图像对比度降低，效果平庸。
主成分分析（PCA）融合：
计算两幅图像的协方差矩阵和特征向量，将第一主成分作为融合权重。
虽然PCA本身计算复杂，但其计算是点操作，可以通过迭代电路实现，不适合实时性要求极高的场景。
四、 FPGA实现细节与优化策略
流水线设计（Pipelining）：将整个算法拆分成多个步骤（Stage），每个时钟周期完成一步并传递到下一步。这样可以极大地提高吞吐率，保证实时处理。
并行计算（Parallelism）：
数据并行：对图像中不同区域的像素块同时进行处理。
操作并行：例如，计算DWT时，高通和低通滤波可以并行进行。
资源优化：
使用分布式RAM/Block RAM：合理使用片上存储单元存储图像行数据（用于滤波、DWT等操作），避免使用大量触发器（FF）。
定点数（Fixed-Point）运算：将浮点数运算转换为定点数运算（如Q格式），可以大幅减少DSP和逻辑资源的消耗。需要仔细分析精度要求，确定小数位宽。
复用计算单元：在资源紧张时，可以通过时分复用的方式共享乘法器、加法器等。
基于HLS的开发：可以使用Xilinx Vitis HLS或Intel HLS工具。用C/C++编写算法核心，由工具自动生成RTL代码。这可以大幅提高开发效率，尤其适合算法验证和快速原型开发。开发者可以通过添加
#pragma指令（如PIPELINE,ARRAY_PARTITION,INTERFACE）来指导综合工具进行优化。
五、 开发流程与工具
算法仿真：首先在MATLAB/Python上对融合算法进行仿真，验证效果，确定最佳参数（如小波基、分解层数、融合规则）。
算法硬件化：将浮点算法转换为定点算法，确定数据位宽（如8bit/12bit输入，中间计算可能用18bit/24bit防止溢出）。
RTL实现或HLS开发：
传统RTL（Verilog/VHDL）：控制力强，优化极限高，但开发周期长。
高级综合（HLS）：开发速度快，适合复杂算法，但需要对硬件有一定理解才能写出高效的代码。
功能仿真：使用ModelSim等工具对设计的IP核进行仿真。
系统集成：在Vivado/IP Integrator中，将图像处理IP核与传感器接口IP、DDR控制器IP、输出显示IP等连接起来，构建完整的系统。
板上调试与验证：生成比特流文件，下载到FPGA开发板（如Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC系列，它集成了ARM处理器和FPGA，非常适合这种应用），连接真实相机进行测试和性能分析。
六、 挑战与注意事项
配准精度：这是整个系统的技术难点和性能瓶颈。机械结构的稳定性和预先标定的精度至关重要。
资源与速度的平衡：复杂的算法（如多级DWT）会消耗大量BRAM和DSP资源，需要根据选定的FPGA型号进行精心设计。
实时性指标：需要根据输入分辨率（如640x480 @ 30fps vs 1920x1080 @ 60fps）来计算系统所需的时钟频率和吞吐率，确保流水线不会堵塞。
总结
基于FPGA的红外与可见光图像融合是一个典型的“算法-硬件”协同设计问题。成功的关键在于：
选择一种在效果和硬件开销之间取得平衡的融合算法（推荐从DWT或其简化变体开始）。
设计一个稳定可靠的图像配准方案（优先采用基于预先标定的参数化方法）。
充分利用FPGA的并行和流水线特性，使用HLS等现代开发工具提升效率。
进行充分的仿真和测试，特别是定点化带来的精度影响。