基于FPGA的大场景图像融合可视化系统的研究与设计的开题报告1.研究背景和意义随着计算机视觉和图像处理技术的发展，大场景图像融合技术在军事侦察、卫星遥感、城市规划等领域的应用越来越广泛。现有的大场景图像融合技术多采用CPU或GPU进行计算，但随着数据规模的增大和算法复杂度的提高，CPU和GPU的计算能力已无法满足需求。因此，利用FPGA的并行计算能力开发高效的大场景图像融合系统具有重要的实际意义。2.研究目的和内容本研究旨在开发基于FPGA的大场景图像融合可视化系统，主要包括以下内容：（1）设计高效的大场景图像融合算法：基于多通道融合和无损压缩技术实现多源数据融合。（2）优化算法并移植到FPGA平台：将算法进行并行化、流水化处理，并利用FPGA的高速缓存和分布式存储优势优化算法。（3）设计大场景图像融合可视化系统：采用GUI界面设计，实现多通道图像融合、图像增强等功能。（4）进行测试和性能分析：对系统进行性能测试和分析，评估系统在处理大场景图像融合方面的效率和性能。3.研究步骤和方法（1）文献研究分析：综合分析现有大场景图像融合算法和FPGA技术，确定研究方向和方法。（2）算法设计和优化：制定基于多通道融合和无损压缩技术的大场景图像融合算法，并进行算法优化，采用并行化、流水化处理等方式提高效率。（3）FPGA开发：利用FPGA实现算法，包括硬件设计、逻辑设计和FPGA编程等。（4）可视化系统设计：根据用户需求，设计GUI界面，实现多通道图像融合、图像增强等功能。（5）性能测试和分析：对系统进行性能测试和分析，评估系统在处理大场景图像融合方面的效率和性能。4.预期结果和创新点预期结果：（1）开发基于FPGA的高效大场景图像融合可视化系统，具有优秀的处理速度和效率。（2）通过GUI界面将多通道图像融合、图像增强等功能集成到系统中，使得用户可以方便地进行图像处理和分析。创新点：（1）采用FPGA进行算法优化和移植，提高系统的效率和性能。（2）利用GUI界面实现多通道融合、图像增强等功能，提高用户体验。5.研究计划安排第一年：（1）文献研究，确定算法设计和系统开发方向。（2）设计多通道图像融合算法，并进行优化，提高效率。（3）进行FPGA开发，实现算法移植和优化。第二年：（1）进行GUI界面设计，实现多通道融合、图像增强等功能集成到系统中。（2）进行测试和性能分析。第三年：（1）完成毕业论文，整理研究成果。（2）撰写学位论文，准备答辩。