发明内容
[0010] 本发明的目的在于提供一种场景目标自动分析检测处理方法及装置，其基于软硬计算结合的方式，旨在解决目前的场景目标分析检测纯靠算法软件而导致计算耗时多、计算耗能多等问题。
[0011] 为实现上述目的，本发明提供了一种场景目标自动分析检测处理方法及装置，主要思路体现为：构造傅里叶变换与反变换系统 (简称傅里叶系统) 装置；直接面向自然场景，大视场会聚球镜将场景成像作为傅里叶系统的输入；利用SLM构造空间滤波器而实现空间滤波；图像传感器获取信号，并使用FPGA简单计算，获得检测结果。其技术方案如下：
[0012] 1、构造傅里叶系统装置，如附图2所示，其表征的是图1中从会聚球镜到FPGA的流程对应的装置架构。所有光学与成像器件处于同一光轴上。傅氏透镜1与傅氏透镜2构成傅里叶系统，两透镜规格一致，焦距均为f。会聚球镜成像面、傅氏透镜1、频谱面、傅氏透镜2、CMOS成像传感器，这五者依次之间相距为f。于是，自然场景经会聚球镜成像于傅氏透镜1前焦面上，利用其实现傅里叶变换，呈现在频谱面上，即傅氏透镜1的后焦面且傅氏透镜2的前焦面，为SLM滤波提供位置，而后继续利用傅氏透镜2傅里叶透镜反变换到COMS成像传感器平面，实现成像采集。COMS成像传感器由FPGA支配(CMOS附着于FPGA上)，FPGA能反馈信号指挥机械导轨沿着光轴前后移动会聚球镜。SLM具体的滤波器由FPGA给予。
[0013] 2、调整会聚球镜移动，实现准确成像。直接面向自然景物，会聚透镜将外界自然景物成像于傅氏透镜1的前焦面，即会聚球镜成像面与傅氏透镜1的前焦面重合。会聚透镜可沿着光轴前后移动，使其面对远近不同的自然景物时能够成像于f1的前焦面上。该会聚透镜移动调整是自动化完成的。FPGA上的CMOS成像传感器获取自然景物，通过梯度函数判断景物是否清晰，反馈信号指挥机械导轨沿着光轴前后移动会聚球镜，使成像清晰，此时SLM是全透光，未构造滤波器。
[0014] 3、空间滤波。自然景物在傅氏透镜1的后焦面上形成傅里叶频谱，利用SLM构造空间滤波器而实现空间滤波。所使用的SLM为透射式电寻址空间光调制器，因此其滤波器结构由FPGA给予。滤波器结构是可循环变化的。
[0015] 通过FPGA编程控制SLM及CMOS，全自动地进行连续2次图像采集过程。第一次通过FPGA控制SLM，光轴中心附近通过，SLM小孔尺寸为直径Di个像素， CMOS采集图像s1; 第二次通过FPGA控制SLM构造缓变滤波器，SLM从中心像素到边缘像素，透过率从1衰减到0，即控制频谱通过的振幅的空间分布，CMOS采集图像s2。FPGA输出信号给SLM并CMOS采集图像，都是程序自动化实现。
[0016] 4、图像采集与计算获取探测结果。CMOS获取信号后进入FPGA，通过FPGA对采集的时间序列上的多幅图像简单计算，获得检测结果。
[0017] 在FPGA上，计算分析图g = (s1 ‑ s2) – min((s1 ‑ s2),0)，并归一化g，获得图3的中图，即场景分析图，可以从视觉上获得整个目标场景的待关注程度。使用阈值处理g，即可获得目标区域，标定目标，获得最终检测结果。
[0018] 本发明的有益效果与优势：
[0019] 现有的自然景物场景目标检测，都是基于图像算法的方法，即基于纯软件的方法，都是系统采集了图像后再进行处理检测，未能在成像链路优化的角度上实行软硬计算结合的思路。而本发明则是直接面向自然场景，融入了光学计算分析手段，而FPGA层面的算法软件所承担的任务大大减少，大大提升了计算速度，也减少了由于大量运算带来的耗能。尤其是计算速度的几何级提升，可广泛应用于安防监控、指定目标跟踪检测等具体的民用任务中。
