【摘 要】
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数字图像是人类科技史上的重大发明,如何利用计算机实现数字图像匹配的自动化一直是学界的研究热点问题。基于SIFT特征提取的图像匹配算法对光照、旋转、尺度、视角、对比度和噪声水平变化都有较强的鲁棒性,一经提出便成为性能最佳的图像匹配方法之一,受到了研究者的广泛关注。SIFT算法的主要缺陷在于其计算步骤较多,计算的时间复杂度较高,难以在嵌入式设备上实时化运行。针对这一问题,本文对SIFT算法进行分析,利
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数字图像是人类科技史上的重大发明,如何利用计算机实现数字图像匹配的自动化一直是学界的研究热点问题。基于SIFT特征提取的图像匹配算法对光照、旋转、尺度、视角、对比度和噪声水平变化都有较强的鲁棒性,一经提出便成为性能最佳的图像匹配方法之一,受到了研究者的广泛关注。SIFT算法的主要缺陷在于其计算步骤较多,计算的时间复杂度较高,难以在嵌入式设备上实时化运行。针对这一问题,本文对SIFT算法进行分析,利用FPGA并行流水线处理对SIFT算法进行了实时化加速实现。与同类FPGA加速方案相比,本文在算法原理和算法实现上的优化工作如下所述:本文针对同类实现方案中,对SIFT算法的尺度空间删减带来的特征点数量不足问题,设计了3组15层的全尺寸尺度空间和5种尺寸的滤波核,使得本文检测到的特征点数量相比其它方案至少提高了15.39%;针对同类方案采用定点数导致匹配精度下降的问题,本文采用单精度浮点格式的数据进行运算,并通过设计泰勒展开式的单精度浮点流水线实现,代替了同类方案中的Cordic算法定点数旋转实现,从而将描述符提取的硬件实现结果平均误差降至0.136‰;本文将算法匹配部分所采用的欧几里得度量替换为零均值归一化互相关,使得特征的平均匹配率相比原SIFT算法提高了2.793%,并通过全并行流水线实现,使得匹配速度不降低;针对逻辑资源需求和板上资源有限的矛盾,通过设计循环级联滤波核并行流水线,例化5个滤波核,生成了15层尺度空间,缩减了实现的规模,整体资源消耗降低66.67%;通过设计脉动阵列分离高斯滤波并行流水线,实现高斯滤波分离,将DSP资源消耗进一步降低90.99%。本文算法部署的硬件实现平台为Xilinx xc7vx690tffg1157-2,利用Matlab软件对算法进行了精度仿真和验证实验。实验结果表明,本文在150Mhz时钟下,每个特征点检测耗时为1.78us,对分辨率为368×448的输入图像,实时帧率可达374.53fps。
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