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随着数字信息技术的不断发展，红外图像处理技术在数字智能安防系统中得到了广泛的应用。在特殊禁区场所安防应用的背景下，红外图像智能识别跟踪系统具有背景复杂（高频噪声、杂波多）、多目标信息量大、实时性要求高的应用特点。因此，红外图像边缘检测成为了整个智能识别跟踪安防系统的难点之一。
本文提出了基于并行遗传算法和细胞神经网络算法相结合的红外图像边缘检测数字系统。利用并行遗传算法全局搜索性、快速收敛和鲁棒性，设计特定应用背景下的细胞神经网络模板。首先，在一定范围内随机建立细胞神经网络模块初始种群。根据预处理后红外图像计算出每个细胞元的状态值与输出值，然后计算细胞神经网络的能量，并将其作为并行遗传算法的适应度值。接着对种群个体进行遗传算子操作，待细胞神经网络能量收敛并得到所需的细胞神经网络模板。然后采用该模板设计的细胞神经网络对红外图像进行边缘检测仿真，最后通过仿真结果对该算法进行定性和定量评价。
对边缘检测算法进行FPGA硬件实现是本文的核心内容。针对硬件模块数据交叉传输最少的原则，将整个硬件系统分为:红外图像数据输入模块、细胞元IP核模块、红外图像数据输出模块。根据stateflow的控制行为能力特性，建立数据流的输入、输出模型。然后利用simulink的算法行为特性，将输入、输出模块与细胞元IP核模块相连接。并采用基于查找表和基于模型的两种细胞元IP核硬件设计方法。最后将两种设计的细胞元IP核在xilinx的Virtex-6系列平台上进行功能、时序仿真、综合，并结合simulink对红外图像进行实时的边缘检测仿真。
为了实时实现全硬件平台的红外图像边缘检测，本文采用VGA显示接口和以太网数据传输接口，建立了由PC机、FPGA开发板、1360×768分辨率的VGA接口显示器组成的硬件平台。此系统能够将红外图像数据通过以太网TCP协议调试助手传输给FPGA开发板，待FPGA开发板中设计的红外图像边缘检测数字电路将接收的红外图像数据处理结束后，再通过VGA接口协议将数据发送给显示器输出。通过对基于细胞神经网络红外图像边缘检测系统的实际测试，所设计系统的实时处理能力、边缘检测效果都能达到预期要求。