【摘 要】
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随着计算机技术的不断发展,双目立体视觉技术越来越受到广大学者的青睐。由于双目立体视觉是一种非接触性的测量,从而被广泛的应用于航天航空、机器人导航、安防监控等领域。立体匹配作为双目立体视觉中最为重要的一部分,其匹配结果直接影响着双目立体视觉的效果。立体匹配的实质就是通过立体匹配算法获取视差图的过程,视差图的优劣又直接取决于立体匹配算法的精度,所以对立体匹配算法的研究具有十分重要的意义。本文首先分析并
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随着计算机技术的不断发展,双目立体视觉技术越来越受到广大学者的青睐。由于双目立体视觉是一种非接触性的测量,从而被广泛的应用于航天航空、机器人导航、安防监控等领域。立体匹配作为双目立体视觉中最为重要的一部分,其匹配结果直接影响着双目立体视觉的效果。立体匹配的实质就是通过立体匹配算法获取视差图的过程,视差图的优劣又直接取决于立体匹配算法的精度,所以对立体匹配算法的研究具有十分重要的意义。本文首先分析并比较了各类立体匹配算法的优缺点,在保证匹配效果和匹配速度的前提下,本文最终选择Census局部立体匹配算法作为本文的主要研究算法。由于传统的Census立体匹配算法在Census变换阶段采用大小固定并且单一的变换窗口,无法动态的选择合适的变换窗口,从而导致在图像的深度不连续、弱纹理等区域的匹配效果不佳。针对这一问题,本文采用自适应窗口的Census立体匹配算法;并且在阈值选取上,本文采用自适应阈值的方法,从而动态的确定Census变换阶段变换窗口的大小。最后,采用Middlebury立体匹配算法评估网站上提供的测试图像在MATLAB软件平台上对本文算法进行实验。实验结果表明,本文算法在图像深度不连续,弱纹理等区域的匹配效果明显提高。本文改进了 Census立体匹配算法,提高了算法的匹配精度。在阈值选取时,每个像素点均自适应的选取阈值,加大了算法的复杂度和运算量,从而降低了算法的匹配速度。所以,为了提高本文算法的实用性,本文采用FPGA对本文算法进行硬件加速。首先,介绍了本文硬件实现的整体框架以及模块划分;其次,采用Modelsim对硬件设计的主要模块进行功能仿真,并给出了功能仿真的波形图;最后,在FPGA开发板上对本文硬件设计进行了板级验证,并将功能仿真波形图与板级验证的波形图进行了对比,结果一致。实验结果表明,对于分辨率为640x480的图像对,最终处理速度可以达到32fps。
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