高速波前处理算法的FPGA实现

摘要

大气湍流会使在大气中传播的光波波前发生波平面任意畸变、强度随机抖动和光束扩散等现象，从而影响观测系统的成像质量，自适应光学波前处理技术可以很好地克服这些问题。
　　自适应光学系统由波前传感器、波前处理器和波前校正器三部分组成，其中波前处理器必须完成大量实时运算，对处理速度有着极高的要求，本论文主要研究高速波前处理算法在FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)中的实现。
　　首先，论文介绍了自适应光学系统的组成、发展以及应用，并阐述了波前处理算法的原理与内容。波前处理算法主要包括图像预处理、波前斜率计算、波前复原和波前控制运算四个部分，图像预处理完成波前图像去噪，波前斜率计算用于获取光波波前的质心偏移量，波前复原再将质心偏移量转化为波前误差信息，波前控制运算根据波前误差信息计算波前控制信号。
　　其次，论文给出了完全基于FPGA平台的高速波前处理解决方案。参数定标和帧格式设计完全根据算法的要求和系统的实际情况制定，算法程序整体采用模块化设计降低各部分之间的耦合度，便于集成与调试，各模块之间大量采用流水结构，减少处理单帧波前的时钟数。
　　最后，论文将基于FPGA平台的高速波前处理模块接入自适应光学系统的光路进行测试，并与基于PC(Personal Computer，台式计算机)平台的波前处理模块比较，实验结果表明本论文的高速波前处理模块对波前的处理速度达到1000frame/s，稳定后波前图像的泽尼克像差系数比PC平台减小了100倍。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 自适应光学系统的诞生与发展

1．2 自适应光学系统的原理与组成

1．2．1 波前传感器

1．2．2 波前校正器

1．2．3 波前处理器

1．3 自适应光学的应用

1．4 自适应光学在中国的发展

1．5 论文的研究背景和主要内容

1．6 论文的组织结构

第二章 高速波前处理算法

2．1 图像去噪

2．2 波前斜率计算

2．2．1 记录最亮值点

2．2．2 计算实际质心点

2．2．3 通过质心偏移求斜率元素

2．2．4 减去平均值

2．3 波前复原

2．3．1 区域法

2．3．2 直接波前斜率法

2．3．3 泽尼克模式法

2．4 波前控制运算

2．5 算法的计算量分析

2．6 本章小结

第三章 高速波前处理系统的方案设计

3．1 处理对象与技术难点

3．2 相机与波前图像采集

3．3 主要计算平台的选择

3．4 软件实现框架与芯片选型

3．5 高速波前处理系统的总体框图

3．6 上位机

3．7 DA

3．8 算法的参数定标

3．9 系统各部分的接口

3．9．1 下位机与上位机的接口

3．9．2 DSP与FPGA的接口

3．9．3 两块FPGA之间的接口

3．10 数据格式

3．10．1 回传图像帧格式

3．10．2 参考质心坐标等参数的传输帧格式

3．10．3 D矩阵数据传输帧格式

3．10．4 两块FPGA之间数据传输的帧格式设计

3．11 系统的运行流程

3．12 本章小结

第四章 高速波前处理单元的Verilog实现

4．1 高速波前处理单元的总体设计

4．2 信息测量的实现

4．2．1 信息测量的总体设计

4．2．2 信息测量部分的时钟

4．2．3 指令处理

4．2．4 读取相机数据

4．2．5 滤波

4．2．6 缓存图像和寻找最大值

4．2．7 质心计算

4．2．8 K参数计算

4．2．9 计算信息向量C

4．2．10 信息测量部分总结

4．3 控制信号计算的实现

4．3．1 控制信号计算的总体设计

4．3．2 控制信号计算部分的时钟

4．3．3 初始化

4．3．4 信号计算

4．3．5 DA控制

4．3．6 控制信号计算部分总结

4．4 本章小结

第五章 系统的实际性能测试

5．1 光束质量评价

5．1．1 远场发散角

5．1．2 峰谷值和均方根值

5．1．3 泽尼克像差系数

5．2 系统的运行结果

5．3 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 论文总结

6．2 研究展望

致谢

参考文献

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