【摘要】：近年來,立體視覺已經被廣泛應用到自動駕駛、機器人導航、手勢識別、三維重建、智能攝像頭、增強現實等領域。立體匹配算法通常具有計算復雜性高、數據量大的特點,基于通用處理器來實現,很多時候難以滿足嵌入式應用的實時性、功耗與體積的要求,這極大地限制了其在實踐中的應用�；诂F場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的圖像處理實現可以有效提高算法的運行速度,但傳統(tǒng)的使用硬件描述語言進行算法設計難度較大。高層次綜合(High Level Synthesis,HLS)技術的出現,使得一些復雜的算法設計變得更加容易�；谶@一技術現狀,本文對雙目立體視覺算法在FPGA上的設計與實現展開了研究,完成了基于HLS的Census立體視覺算法硬件加速系統(tǒng)的設計與驗證,硬件系統(tǒng)的設計以IP核為基礎。主要工作包括以下幾個方面:(1)在認真分析Census立體匹配算法流程的基礎上,完成了基于HLS技術的Census雙目立體匹配IP核設計。IP核的設計包括Census變換、漢明距離計算、視差值計算、視差優(yōu)化等部分的代碼編寫與優(yōu)化。為將高級語言編寫的算法改寫為HLS可綜合的代碼,在設計中對圖像數據流進行緩存并對像素點進行并行處理。另外,通過中值濾波來減少視差圖中的噪聲信息,同時還設計了 IP核的外部接口,以便IP核與FPGA的其他模塊連接。(2)基于Xilinx的Miz702N FPGA硬件平臺,完成了 Census雙目立體匹配算法核心模塊設計,并實現了完整的雙目立體視覺系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)。所有的硬件系統(tǒng)除立體匹配模塊外,還包括ARM處理器、VDMA(Video Direct Memory Access)、AXI互聯、VTC(Video Timing Controller)、時鐘設置、數據格式轉換以及HDMI顯示控制等模塊�；谲浻布䥇f(xié)同設計的思想,軟件部分負責系統(tǒng)各硬件模塊間的數據處理流程控制,采用Vivado SDK(Vivado Software Development Kit)工具完成了嵌入式軟件程序的編寫及調試。(3)用公共數據集Middleburry對所設計的立體視覺系統(tǒng)的性能進行了測試。實驗表明所設計的立體匹配算法硬件加速系統(tǒng)在圖像對尺寸不同、視差搜索長度不同的情況下的處理幀率為24～85FPS(Frames Per Second),能夠滿足功能實現穩(wěn)定性強、實時性好、硬件資源占用少的要求。圖58幅,表20個,參考文獻38篇。
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN791
【圖文】：

圖１－１雙目立體視覺系統(tǒng)的數據處理流程逡逑Ｆｉｕｒｅ邋１－１邋Ｄａｔａｒｏｃｅｓｓｉｎｆｌｏｗ邋ｏｆ邋ｂｉｎｏｃｕｌａｒ邋ｓｅｒｅｏ邋ｖｓｏｎ邋ｓｓｅｍ逡逑

圖２－１立體圖像對中點Ｐ（ｘ，ｙ）的視差逡逑Ｆｉｕｒｅ邋２－１邋Ｔｈｅ邋ｄｉｓａｒｉｔｏｆｏｉｎｔ邋Ｐｘ，ｉｎ邋Ｓｔｅｒｅｏ邋ｉｍａｅ邋ａｌｉｎｍｅｎｔ逡逑

魂雙目視覺P點成像模型

【參考文獻】

相關碩士學位論文 前3條

1 鄭玉;基于HLS的Sobel邊緣檢測算法的FPGA實現[D];北京工業(yè)大學;2017年

2 紀坤;基于FPGA的雙目視覺立體匹配算法的研究與實現[D];華中科技大學;2014年

3 徐彥泓;基于FPGA的實時立體匹配系統(tǒng)的研究[D];浙江大學;2008年

本文編號：2759061