圖像匹配算法的SOPC設(shè)計技術(shù)研究.pdf

1、圖像匹配是數(shù)字圖像處理研究中的熱門領(lǐng)域，隨著計算機硬件的發(fā)展，圖像匹配應(yīng)用到許多領(lǐng)域中，如物體識別、環(huán)境監(jiān)測、三維建模、圖像拼接、機器人定位與導(dǎo)航等。SIFT匹配算法是目前匹配算法中最有效的方法之一，可以保證圖像的旋轉(zhuǎn)不變性，縮放不變性，亮度不變性。但圖像數(shù)據(jù)量太大，使用軟件進(jìn)行SIFT匹配難以滿足實時性的要求。因此軟硬件結(jié)合，利用FPGA的并行處理能力縮短計算時間，利用軟件對系統(tǒng)靈活控制，構(gòu)建圖像匹配系統(tǒng)的SOPC設(shè)計，是目前解決圖像

2、匹配系統(tǒng)實時性問題的重要研究方向。
　　針對圖像匹配實時性與靈活性，本文重點研究了圖像匹配系統(tǒng)的SOPC設(shè)計。針對圖像匹配實時處理的需求，在算法改進(jìn)方面，結(jié)合小波變換和聚類分析方法對匹配系統(tǒng)進(jìn)行算法改進(jìn)。針對圖像不同大小，匹配系統(tǒng)需要靈活處理，結(jié)合軟硬件協(xié)同設(shè)計技術(shù)，設(shè)計基于SIFT的圖像匹配系統(tǒng)的軟硬件框架，最后使用ZC702評估板搭建圖像匹配系統(tǒng)。
　　在算法改進(jìn)部分，先利用小波變換提取原始圖像的低頻分量，進(jìn)行粗匹配。然

3、后利用聚類分析方法對匹配位置進(jìn)行粗略估計，分別截取兩張匹配圖像聚類中心附近的圖像進(jìn)行細(xì)匹配，得到最終的圖像匹配關(guān)系。粗匹配和細(xì)匹配兩次匹配代替直接匹配方法，在保證匹配算法準(zhǔn)確性的前提下，大大減少了匹配時間，提高了圖像匹配系統(tǒng)的效率。在軟硬件協(xié)同設(shè)計方面，針對SIFT圖像匹配系統(tǒng)的SOPC設(shè)計，一方面使用FPGA實現(xiàn)SIFT生成描述子的計算和特征點描述子之間的匹配，將復(fù)雜的圖像處理計算利用硬件加速實現(xiàn)。另一方面結(jié)合軟件設(shè)計，對系統(tǒng)中需要靈