[发明专利]基于ZYNQ的高光谱目标识别系统及方法

权利要求书

1.基于ZYNQ的高光谱目标识别系统，其特征在于：由两部分构成：PS端以及PL端；所述PS端为以双核ARM Cortex-A9为核心的处理器系统，所述PL端为可编程逻辑端；

其中，PS端包括数据输入模块、ARM处理器和DDR3外部存储器；

PL端包括VDMA模块、HLS生成的高光谱图像处理模块和HDMI输出模块；

算法中耗时较多并且适合硬件实现的部分在PL端执行，所述算法包括：高光谱图像的特征提取、图像缩放；

特征矩阵欧氏距离的计算以及对系统各个模块的初始化在PS端执行；

系统数据的输入是由ARM处理器控制，用来读取SD卡中存储的图像数据，图像数据包括待识别的图像数据以及目标识别库中所有图像序列数据；系统数据的输出是由ARM端控制adv7511芯片，将识别结果通过HDMI显示屏进行显示。

所述HLS生成的高光谱图像处理模块为HLS图像处理模块，所述HLS图像处理模块是由HLS工具生成并优化的图像处理IP核，运行在PL端，用于对高光谱图像处理算法进行硬件加速。

2.如权利要求1所述的基于ZYNQ的高光谱目标识别系统，其特征在于：所述HLS图像处理模块包含两个功能：高光谱图像特征提取，以及图像缩放；

所述图像特征提取是采用基于方向梯度直方图的特征提取方法，对高光谱图像进行空间及光谱联合特征提取；

图像缩放功能是调用HLS工具中集成的视频处理库函数对高光谱图像进行特征提取以及缩放具有较高的时间复杂度。

3.如权利要求1所述的基于ZYNQ的高光谱目标识别系统，其特征在于：所述PL端和PS端通过AXI总线通讯。

4.如权利要求1所述的基于ZYNQ的高光谱目标识别系统，其特征在于：所述采用基于方向梯度直方图的特征提取方法包含如下步骤：

首先，将要处理图像逐像素地送入到行缓存进行存储，并将相邻9个像素点信息存入窗缓存中，当缓存到第3行第3列数据时，开始求取其横向、纵向梯度；然后计算梯度幅值以及方向信息，并将梯度幅值信息以及方向信息通过两个输出端口进行输出；最后，在ARM端将幅值累加到特征矩阵相应位置。

5.如权利要求1-4任一所述的基于ZYNQ的高光谱目标识别方法，其特征在于：

包括以下几个步骤：

步骤(1)：通过ARM处理器对PL端各模块进行初始化；

步骤(2)：读取SD卡中待识别高光谱图像数据，并写入DDR3存储器；

步骤(3)：将要处理的目标区域图像数据写入存储器中VDMA发送区；

步骤(4)：ARM处理器控制HLS图像处理模块开始工作，对VDMA发送区的图像数据进行特征提取以及图像缩放，并将处理结果写入VDMA接收区；

步骤(5)：对SD卡中存储的目标识别库所有图像序列执行步骤2-4，然后在ARM中对待识别图像特征矩阵与目标识别库序列图像的特征矩阵做匹配，得到相似响应分数，根据响应分数判断目标所属类别；

步骤(6)：将识别结果在待识别图像中进行标注，并通过HDMI输出模块在显示屏进行显示。