在現(xiàn)代光電探測(cè)系統(tǒng)中，像素級(jí)信號(hào)處理是提升成像質(zhì)量、降低噪聲、增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍的核心環(huán)節(jié)。隨著多光譜成像、超分辨率重建等技術(shù)的普及，傳統(tǒng)基于CPU的串行處理模式已難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性需求。本文從硬件加速架構(gòu)與算法優(yōu)化策略?xún)蓚€(gè)維度，探討光電探測(cè)器陣列像素級(jí)信號(hào)處理的技術(shù)突破路徑。

硬件加速架構(gòu)：從通用計(jì)算到異構(gòu)集成

光電探測(cè)器陣列的像素級(jí)處理需同時(shí)完成噪聲抑制、非均勻性校正、多光譜融合等任務(wù)，其計(jì)算密度可達(dá)每像素每秒千次浮點(diǎn)運(yùn)算。傳統(tǒng)CPU架構(gòu)受限于核心數(shù)量與內(nèi)存帶寬，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。以8K分辨率（7680×4320像素）多光譜探測(cè)器為例，單幀數(shù)據(jù)量超過(guò)100MB，若采用傳統(tǒng)CPU進(jìn)行高斯濾波，延遲可達(dá)數(shù)百毫秒。

GPU并行計(jì)算通過(guò)SIMT（單指令多線(xiàn)程）架構(gòu)，將像素級(jí)操作映射至數(shù)千個(gè)線(xiàn)程并行執(zhí)行。例如，NVIDIA Ampere架構(gòu)的GA102芯片集成10752個(gè)CUDA核心，可實(shí)現(xiàn)每秒萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算。在醫(yī)學(xué)多光譜成像中，CUDA加速的MRI重建算法將處理時(shí)間從12秒壓縮至0.3秒，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)診斷需求。其關(guān)鍵優(yōu)化策略包括：

內(nèi)存層次優(yōu)化：通過(guò)共享內(nèi)存減少全局內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)，使卷積運(yùn)算吞吐量提升3倍；

線(xiàn)程塊劃分：采用16×16的二維線(xiàn)程塊配置，使1920×1080圖像的Sobel邊緣檢測(cè)延遲降低至2ms；

流式處理：利用CUDA Stream實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與計(jì)算重疊，硬件利用率提升至85%。

FPGA可重構(gòu)計(jì)算則通過(guò)硬件定制化實(shí)現(xiàn)極致能效比。Xilinx Zynq UltraScale+系列集成ARM Cortex-R5處理器與1.5M邏輯單元，可同時(shí)處理32通道光電信號(hào)。在無(wú)人機(jī)光電探測(cè)模塊中，F(xiàn)PGA實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)環(huán)境補(bǔ)償算法將強(qiáng)日光下紅外信噪比損失從40%降至8%，功耗較GPU方案降低60%。其核心優(yōu)勢(shì)在于：

流水線(xiàn)架構(gòu)：將像素級(jí)處理拆分為去噪、校正、融合等12級(jí)流水線(xiàn)，單周期吞吐量達(dá)4像素；

動(dòng)態(tài)部分重構(gòu)：通過(guò)PR（Partial Reconfiguration）技術(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整硬件功能，支持從可見(jiàn)光到短波紅外的波段切換；

確定性時(shí)延：通過(guò)時(shí)間觸發(fā)架構(gòu)（TTA）保證關(guān)鍵任務(wù)處理周期波動(dòng)小于50ns。

算法優(yōu)化策略：從模型簡(jiǎn)化到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

像素級(jí)信號(hào)處理算法需在復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性間取得平衡。傳統(tǒng)維納濾波、卡爾曼濾波等算法雖理論性能優(yōu)異，但計(jì)算復(fù)雜度達(dá)O(N3)，難以直接應(yīng)用于陣列處理。近年來(lái)的優(yōu)化方向包括：

模型輕量化：通過(guò)張量分解與量化技術(shù)壓縮模型參數(shù)。例如，將3×3卷積核分解為1×3與3×1兩個(gè)級(jí)聯(lián)核，計(jì)算量減少33%。在紅外探測(cè)器非均勻性校正中，基于稀疏表示的算法將存儲(chǔ)需求從12MB降至3MB，校正速度提升5倍。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化：利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建端到端處理管道。南京航空航天大學(xué)提出的GaAs/Te范德華異質(zhì)結(jié)陣列，通過(guò)8×8像素級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)深紫外到近紅外的自供電融合成像。該網(wǎng)絡(luò)采用深度可分離卷積，將參數(shù)量從2.3M壓縮至0.8M，在0V偏壓下響應(yīng)速度達(dá)2.6/5.1ms，比探測(cè)率達(dá)2×1012 Jones。

硬件友好型設(shè)計(jì)：針對(duì)特定架構(gòu)定制算法。例如，為FPGA設(shè)計(jì)的CORDIC算法通過(guò)迭代移位加法實(shí)現(xiàn)三角函數(shù)運(yùn)算，較傳統(tǒng)泰勒展開(kāi)法速度提升20倍；為GPU優(yōu)化的快速傅里葉變換（FFT）利用共享內(nèi)存實(shí)現(xiàn)蝶形運(yùn)算并行化，使1024點(diǎn)FFT處理時(shí)間從12μs降至1.5μs。

技術(shù)融合與未來(lái)展望

硬件加速與算法優(yōu)化的深度融合正在重塑光電探測(cè)器陣列的技術(shù)邊界。例如，Xilinx Versal ACAP平臺(tái)集成AI引擎與可編程邏輯，可同時(shí)運(yùn)行32個(gè)像素級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能效比達(dá)14TOPS/W。未來(lái)，隨著光電融合芯片（如Intel Loihi 2）與存算一體架構(gòu)（如Mythic AMP）的成熟，像素級(jí)處理將實(shí)現(xiàn)從“感知-計(jì)算-決策”的全鏈條加速。

在應(yīng)用層面，新型片上多光譜探測(cè)器陣列已展現(xiàn)出變革性潛力。北京理工大學(xué)研發(fā)的像素濾光型探測(cè)器通過(guò)超表面結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)波長(zhǎng)編碼，結(jié)合GPU加速的壓縮感知算法，可在單次曝光中重建16波段圖像，光譜分辨率達(dá)5nm。這種技術(shù)將推動(dòng)光電探測(cè)從“能量檢測(cè)”向“信息感知”跨越，為自動(dòng)駕駛、工業(yè)檢測(cè)、生物醫(yī)療等領(lǐng)域提供核心支撐。