科研项目

国家自然科学基金面上项目：面向星上实时处理的高光谱图像目标检测算法研究，2021.01-2024.12，63万，在研，主持

某预研项目：面向XX目标检测的深度神经网络设计与FPGA加速技术，2021.01-2022.12，369万，在研，主持

某预研项目：面向多目标检测识别的神经网络模型压缩算法研究，2021.01-2022.12，95万，在研，共同主持

重点研发计划子任务：FPGA资源动态重构验证系统，2021.01-2023.12，40万，在研，主持

CASEarthXXX多源图像压缩算法设计与实现，2020.01-2022.12，60万，在研，主持

星上高清图像在轨处理单元技术开发，2020.01-2022.12，43万，在研，主持

火星环绕器载荷控制器图像处理FPGA研制，2017.09-2020.12，45万元，在研，主持

高光谱图像处理技术研究，2019.01-2020.12，50万元，在研，主持

在轨压缩预处理技术，2019.03-2020.12，49.5万元，在研，主持

红外图像压缩及解压缩软件，2018.03-2019.12，55万元，在研，主持

基于FPGA的图像压缩技术开发，2017.08-2019.12，42万元，在研，主持

图像压缩质量评估系统，2017.07-2019.12，595万元，在研，主持

CE-5载荷数据处理器图像压缩及图像源地检设计，2013.03-2018.12，80万，在研，主持

国家自然科学基金青年项目，深空通道中的自适应容错图像编码器实现方法，2014.01-2016.12，23万，结题，主持

XX图像压缩芯片技术，2011.03-2013.12，90万，结题，主持

TG-2伴星可见光相机压缩单元研制，2012.02-2016.12，38.25万，结题，主持

CE-3地形地貌相机和月基光学望远镜数据解压软件研制，2012.04-2013.12，20万，结题，主持

数据接口板研制，2013.01-2015.12，20万，结题，主持

图像解压缩库研制，2011.09-2013.12，20万，结题，主持

某测绘图像高效压缩存储系统，2012.07-2013.10，15.5万，结题，主持

某测绘图像压缩系统，2011.05-2012.06，20万，结题，主持

 

科研成果

1. CE-2立体图像压缩系统

 

（1）CE-2立体图像压缩系统       （2）采用四倍压缩获得的虹湾局部立体图   （3）采用八倍压缩获得的全月图

 

2. CE-3、CE-4形貌相机静止活动图像一体化压缩系统

 

    （1） 形貌相机第一次开机现场                       （2） 两器互拍时，经压缩后获得的月球车图像

 

        （3） 压缩后获得的高清晰度月面图像                                      （4） CE-3形貌相机图像压缩系统

 

3. TG-2伴星可见光图像压缩系统

 

     （1） TG-2伴星拍摄到的组合体图像                  （2） 伴星绕飞拍摄组合体图像地面接收现场

 

4. 提出了一种在FPGA上使用HLS设计实现的高光谱目标检测算法CEM的深度流水硬件结构

针对高光谱图像目标检测算法CEM的高速硬件实现中存在的高维度矩阵求逆运算问题，采用全局流水式统计分析方法，使用累积窗口完成逆矩阵的更新，并采用数据分割模式消除数据依赖问题，提高数据吞吐率。此外，首次使用HLS在FPGA平台上完成了算法的硬件设计验证，提高了设计效率和设计自动化程度。为了克服HLS在实现包含反馈数据路径的任务级流水线电路设计方面的缺点，提供了一种基于HLS-RTL联合开发的设计思路，引入了一种基于脚本的电路设计方法。实验结果表明，所提出并设计实现的硬件架构具备实时数据处理能力，并具有与传统算法相同的高检测精度。

相关研究结果发表在Remote Sensing：

Jie Lei*, Yunsong Li, Dongsheng Zhao, Jing Xie, Chein-I Chang, Lingyun Wu, Xuepeng Li, Jingtao Zhang, A deep pipelined implementation of hyperspectral target detection algorithm on FPGA using HLS. Remote Sensing, 2018, 10, 516.（IF:3.406）

 

5. 提出了一种全新的高光谱图像自动目标生成算法的高速硬件实现架构

针对高光谱图像端元提取算法的高速硬件实现问题，在对传统自动目标生成算法（ATGP）深入研究的基础上，采用固定规模的矩阵乘加运算代替复杂的矩阵求逆来更新正交投影算子，同时用归一化向量代替更新后的正交投影算子，提出一种全新的自动目标生成算法高速硬件实现架构。此外，使用HLS在FPGA上完成了算法的硬件实现。实验结果表明，所提出的硬件架构具备实时数据处理能力，并具有与传统算法相同的精度性能。

An FPGA implementation of Fast-ATGP using HLS

相关研究结果发表在Remote Sensing：

Jie Lei, Lingyun Wu*, Yunsong Li*, Weiying Xie*, Chein-I Chang, Jintao Zhang, and Biying Huang. A novel FPGA-based architecture for fast automatic target detection in hyperspectral images, Remote Sensing, 2019, 11(2): 146（IF:3.406）