【摘要】 本发明属于图像处理领域，它提出了一种高光谱图像数据降维处理芯片。该芯片主要完成海量高光谱图像数据的实时降维处理。芯片采用VHDL语言完成，基于现场可编程门阵列实现。系统芯片主要包括系统控制模块、自相关模块、特征值求解模块、特征值提取模块、降维实现模块共五部分。本发明可完成高光谱图像数据的实时降维处理，开发周期短，设计费用低，研发风险小。 【专利类型】发明申请 【申请人】北京理工大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100081 北京市海淀区中关村南大街5号 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810187803.7 【申请日】2008-12-23 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101763445A 【公开公告日】2010-06-30 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101763445B 【授权公告日】2011-11-09 【授权公告年份】2011.0 【IPC分类号】G06F17/50 【发明人】谌德荣; 彭林科; 何光林 【主权项内容】一种高光谱图像降维芯片的设计方法，基于SoC完成高光谱图像降维芯片的设计，高光谱图像降维芯片设计的具体步骤如下：(I)高光谱图像降维算法确定；(II)高光谱图像降维芯片设计参数确定；(III)高光谱图像降维芯片系统设计；(IV)高光谱图像降维芯片设计软件编写；(V)高光谱图像降维芯片设计仿真；(VI)高光谱图像降维芯片的FPGA实现。其特征在于：上述第(I)确定了基于片上系统(SoC)实现高光谱图像降维的算法，第(II)给出了高光谱图像降维芯片设计的各种参数，第(III)、第(IV)、第(V)采用VHDL语言完成芯片的设计，第(VI)基于现场可编程门阵列完成了高光谱图像降维芯片的实现，芯片设计软件由五种模块组成，它们是系统控制模块(1)、自相关模块(2)、特征值求解模块(3)、特征值提取模块(4)、降维实现模块(5)，芯片采用自顶向下(Top-Down)的层次化结构设计方法该层次化结构包括顶层模块和底层模块。 【当前权利人】北京理工大学 【当前专利权人地址】北京市海淀区中关村南大街5号 【统一社会信用代码】12100000400009127B 【被引证次数】20 【被他引次数】20.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】20
