基于fpga立体视觉实时图像匹配系统设计论文

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时间:2019-03-08

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1、西安电子科技大学硕士学位论文基于FPGA的立体视觉实时图像匹配系统设计姓名:程号申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:那彦2012010YⅢ⋯21111101116洲吣7m7㈣9111117llllI摘要随着信息科学的高速发展,立体视觉图像处理技术得到了长足发展。目前,立体视觉图像处理技术被广泛应用于航空航天、汽车电子、医学成像及工业生产等领域中。数字图像处理的特点是处理的数据量大,处理非常耗时,系统的实时性不容易满足。作为立体视觉中的关键技术之一的图像匹配(立体匹配),能否有效地解决该问题严重影响着立体视觉系统的成像性能。

2、本文研究了在FPGA上用硬件描述语言实现了立体图像匹配,通过功能模块的硬件化,解决了视频图像处理的速度问题。随着微电子技术的迅猛发展,FPGA性能更为优良,资源不断丰富,为立体图像信号处理在算法、系统架构上带来了更为优越的解决方案。本论文来源于某公司的合作项目:双摄像头图像深度映射,即基于FPGA的双目立体视觉的实时立体成像系统的设计与实现。本论文研究的重点主要集中在双摄像头立体匹配功能模块算法的分析、选取和优化,匹配模块构架、实施和仿真验证方案的制定、硬件资源占用/性能分析以及模块功能的实现、功能/时序仿真、测试和模块驱动程序的

3、编写、系统的整合等。区域匹配算法的实质是利用局部窗口之间灰度信息的相关程度,性能在很大程度上要依赖于相似性衡量标准的选择,目前常用的衡量准则有匹配区域内像素的灰度差绝对值求和、灰度差平方求和以及匹配块内像素归一化差值求和等;而这些算法复杂度都很高,需要处理大量的数据,采用通用计算机或数字处理芯片的串行处理方式无法满足高速、实时处理的性能要求,因而需要开发专用的硬件并行处理系统。整个设计都是在Qum'tusII10.1和第三方仿真软件ModelsiIll的环境下开发的,在AJtera的DE2.115硬件平台上实现。分析结果表明,使用

4、FPGA硬件实现图像匹配处理可以到达对图像分辨率为640*450的视频图像进行每秒至少30帧的处理速度,而且图像匹配精度较高,可应用于双目立体视觉恢复系统当中。关键词:灰度图像匹配立体视觉实时性I!.堇王堡鱼垒丝皇堡望堂壅堕望堡堕墼墨堑堡生一一.-___-●_____-●__●l_●_-●--●-●-__●_--____-________l-___-______-__-___●—_-—___—●_-●_●———————————————一一IlIAbstractWi也therapiddevelopmentofinformations

5、cience,thetechnologyofstereovisionimageprocessinghasaconsiderableprogress.Atpresent,thestereovisionimageprocessingtechnologyhasbeenwidelyusedinaerospace,automotiveelectronics,medicalimagingandindustrialproduction,etc.Digitalimageprocessingfeaturesbelow:processingoflar

6、geamountofdata,thehandlingisverytime-consuming,thesystemrealtimenoteasytomeet.Asoneofthekeytechnologyofstereovisionimagematching(stereomatching),caneffectivelysolvetheproblemseriouslyinfluencedthedevelopmentofstereovision.ThispaperstudiestheFPGAtousehardwaredescriptio

7、nlanguagerealizedthebinocularstereoimagematching,throughthefunctionmoduleofthehardware,solvetheproblemofthevideoimageprocessingspeed.Withtherapiddevelopmentofmicroelectronicstechnology,moreexcellentFPGAperformance,unceasinglyrichresources,isstereoimagesigIlalprocessin

8、ginthealgorithm,thesystemarchitecturebroughtmoresuperiorinthesolution.ThispapercomesfromXXcompanycooperationproject:doubleca

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