基于FPGA的圖像多尺度特征點(diǎn)提取與匹配研究.pdf

1、圖像的多尺度特征點(diǎn)提取及匹配已經(jīng)廣泛運(yùn)用于機(jī)器視覺、圖像制導(dǎo)、模式識(shí)別等眾多領(lǐng)域，也一直是研究者關(guān)注的焦點(diǎn)。目前主要利用計(jì)算機(jī)軟件編程來實(shí)現(xiàn)，處理速度慢。本文在分析圖像多尺度特征點(diǎn)提取與匹配算法基礎(chǔ)上，對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，挖掘算法內(nèi)在的并行性，在FPGA上實(shí)現(xiàn)，大大提高了處理速度。
　　本文利用多尺度Harris角點(diǎn)方法進(jìn)行了圖像多尺度特征點(diǎn)提取，提取圖像中物體邊界的交點(diǎn);利用圖像斑點(diǎn)提取方法，提取與周圍像素灰度有差別的小區(qū)域。并將兩

2、種特征點(diǎn)結(jié)合，不僅增加了多尺度特征點(diǎn)的數(shù)量，也更能表達(dá)圖像的特征。多尺度特征點(diǎn)匹配時(shí)，采取特征描繪子相似度的計(jì)算來完成匹配。
　　本文結(jié)合FPGA的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，為了使算法能用FPGA高速實(shí)現(xiàn)，研究了算法中特殊函數(shù)及復(fù)雜運(yùn)算的FPGA實(shí)現(xiàn)方法，利用高斯模板代替高斯函數(shù)，利用差分模板代替微分運(yùn)算，利用CORDIC算法實(shí)現(xiàn)圖像灰度值的梯度運(yùn)算;改進(jìn)了多尺度Harris角點(diǎn)提取算法和圖像斑點(diǎn)提取算法的實(shí)現(xiàn)步驟，改進(jìn)了響應(yīng)值計(jì)算方法，增加了算