基于fpga的surf特征点检测算法的实现

《基于fpga的surf特征点检测算法的实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文基于FPGA的SURF特征点检测算法的实现CIRCUITIMPLEMENTATIONOFSURFFEATUREDETECTIONBASEDONFPGA黄于哈尔滨工业大学2016年12月万方数据国内图书分类号：TN47学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于FPGA的SURF特征点检测算法的实现硕士研究生：黄于导师：王非副教授申请学位：工程硕士学科：集成电路工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2016年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学万方数据ClassifiedIndex:TN47U.D.C

2、:621.3DissertationfortheMaster’sDegreeofEngineeringCIRCUITIMPLEMENTATIONOFSURFFEATUREDETECTIONBASEDONFPGACandidate：HuangYuSupervisor：AssociateProf.WangFeiAcademicDegreeAppliedfor：Master’sDegreeofEngineeringSpeciality：IntegratedCircuitEngineeringAffiliation：ShenzhenGraduat

3、eSchoolDateofDefence：December,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要图像局部特征的提取与描述一直是数字图像处理领域的热点。自上世纪起，各种图像局部特征提取算法相继问世。但在实际工程的应用中，很难有一种算法可以同时满足多项性能指标的要求，往往需要对算法进行优化，通常需要在算法复杂度与性能两者之间折中考虑。SURF（SpeededUpRobustFeature）加速鲁棒性特征提取是一种被广

4、泛应用的具有局部尺度不变性的特征提取算法。该算法本身很容易在通用处理器上实现，然而在通用处理器上的实现方案无法满足实际工程中实时处理的需要。SURF算法中大容量的数据存储和浮点运算是提高SURF算法速度的瓶颈。本文主要工作是在XilinxZYNQ平台上设计SURF特征提取算法的硬件实现方案。与传统FPGA硬件加速的实现方案不同，本文首先将SURF算法以硬件电路方式实现，并使用AXI4-Stream接口模块将电路封装成IP核，随后在ZYNQ平台上基于IP完成整体硬件结构的搭建。在配置好嵌入式环境后，最终在嵌入式环境下对设计进行验证评估。SU

5、RF硬件电路的设计重点主要是大容量的数据存储和浮点运算环节。本文设计了一种基于定点运算的电路结构来实现SURF算法。在SURF原算法的基础上，结合可编程逻辑器件的特点，对算法进行了优化使其更适合硬件实现。本文设计的SURF电路共分为四个模块：积分图像模块、数据缓冲模块、Hessian行列式模块和非极大值抑制模块。本文在数据缓冲模块与非极大值抑制模块中都设计了一种数据缓冲结构，有效解决了SURF算法需要大量内存存储数据的问题。本文在Hessian行列式模块中采用了四个尺度并行计算的方式，提高了SURF算法的计算速度。针对XilinxZYNQ

6、平台，本文还设计了AXI4-Stream接口模块实现SURFIP核与读写DMAIP核之间的互联。同时本设计通过简化的读写DMA实现了SURFIP与内存之间的数据传输。在最终上板测试时，电路最高工作频率最高可达到40MHz。将时钟设定为33MHz时，处理速度可达到100fps以上，在功耗较低的情况下达到了实际应用中的速度要求。本文的上板验证部分是在嵌入式环境下进行的，通过配置读写DMA将测试数据和SURFIP的数据处理结果都保存在内存中，全部上板验证工作都是基于ZYNQ平台的XilinxSDK嵌入式开发软件完成的。关键词：特征提取；ZYNQ

7、平台；SURF算法-I-万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractImagelocalfeatureextractionanddescriptionisahotspotinthefieldofdigitalimageprocessing.Rencently,avarietyoflocalimagefeatureextractionalgorithmscomeout.However,inpracticalengineeringapplications,itisdifficulttomakeanalgorithmmeetthere

8、quirementsofanumberofperformanceindicators.Weusuallyneedtooptimizethealgorithmandmakethecompromi