本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)權(quán)重Census變換的立體匹配算法的研究及FPGA實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：由于人工智能被廣泛地應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中,計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)越來(lái)越受到相關(guān)研究人員的關(guān)注。一般的視覺(jué)系統(tǒng)具有對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定、獲得輸入圖像、進(jìn)行立體匹配得到視差、恢復(fù)三維信息等功能。立體匹配往往起著核心的作用且很多學(xué)者致力于尋找匹配效果好且復(fù)雜度較低的的匹配算法,其一般的過(guò)程是利用條件約束和視差原理,通過(guò)攝像頭從不同角度對(duì)同一場(chǎng)景取景,獲得輸入圖像組,最后利用該圖像組得到目標(biāo)物體的三維立體信息。本文介紹了立體匹配算法的發(fā)展現(xiàn)狀,分析了各類算法的優(yōu)缺點(diǎn),并在傳統(tǒng)Census變換立體匹配算法的基礎(chǔ)上,提出了一種新穎的自適應(yīng)權(quán)重Census變換立體匹配算法。該新穎算法從一定程度上解決了目前Census變換算法在深度不連續(xù)區(qū)域匹配效果差的問(wèn)題。該算法在Census變換階段時(shí),計(jì)算變換窗口中心點(diǎn)上下左右四個(gè)像素的均值,得到中心點(diǎn)與該均值的差的絕對(duì)值,通過(guò)判斷該絕對(duì)值的大小來(lái)確定中心點(diǎn)灰度值；為了有區(qū)別地對(duì)待窗口內(nèi)各像素點(diǎn),引入自適應(yīng)權(quán)重,通過(guò)線性分段型函數(shù)計(jì)算自適應(yīng)權(quán)值。在代價(jià)聚合階段采用變化的聚合窗口,通過(guò)聚合窗口中心點(diǎn)和其鄰近兩點(diǎn)的梯度值來(lái)確定聚合窗口的大小。通過(guò)對(duì)Matlab仿真結(jié)果的分析與標(biāo)準(zhǔn)測(cè)評(píng)網(wǎng)站的評(píng)估,與目前的Census變換算法相比,本文算法在匹配效果方面有所改善,尤其是在深度不連續(xù)區(qū)域；而且保持了較好的實(shí)時(shí)性和較低的硬件實(shí)現(xiàn)難度。在硬件實(shí)現(xiàn)方面,本文搭建了初始立體匹配系統(tǒng),設(shè)計(jì)了基于Spartan 6E系列的Atlys開(kāi)發(fā)板和VmodCam雙目攝像頭模塊的初始系統(tǒng)總體框架。完成了VmodCam控制模塊、圖像存儲(chǔ)管理模塊、傳輸模塊和時(shí)鐘管理模。初步實(shí)現(xiàn)了新穎的立體匹配算法,完成了對(duì)改進(jìn)權(quán)重計(jì)算模塊、改進(jìn)Census變換模塊、代價(jià)計(jì)算及聚合模塊的設(shè)計(jì),并且完成了各自模塊的初始并行結(jié)構(gòu)。通過(guò)該初始系統(tǒng)對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的測(cè)試,進(jìn)一步證實(shí)了該算法提高了立體匹配的精度,尤其是改善了深度不連續(xù)區(qū)域的匹配效果。
【關(guān)鍵詞】：立體匹配 自適應(yīng)權(quán)重 Census變換 線性分段 FPGA 并行結(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義與目的11-12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排14-15
• 1.5 本章小結(jié)15-16
• 第2章 立體匹配基本理論及算法介紹16-28
• 2.1 立體匹配約束條件16-17
• 2.2 雙目立體匹配基本原理17-21
• 2.2.1 四種基本坐標(biāo)系17-20
• 2.2.2 視差理論20-21
• 2.3 立體匹配算法簡(jiǎn)介21-25
• 2.3.1 基于特征的立體匹配算法22
• 2.3.2 全局立體匹配算法22-24
• 2.3.3 局部立體匹配算法24-25
• 2.4 算法評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)及標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 新穎的自適應(yīng)權(quán)重Census變換立體匹配算法28-51
• 3.1 局部立體匹配算法流程28-29
• 3.2 傳統(tǒng)Census變換立體匹配算法29-35
• 3.2.1 傳統(tǒng)Census變換30-31
• 3.2.2 匹配代價(jià)計(jì)算31-32
• 3.2.3 匹配代價(jià)聚合32-33
• 3.2.4 視差優(yōu)化33
• 3.2.5 傳統(tǒng)Census算法匹配性能分析33-35
• 3.3 新型Census立體匹配算法35-46
• 3.3.1 傳統(tǒng)Census匹配算法缺陷35-36
• 3.3.2 改進(jìn)的Census變換36-43
• 3.3.3 改進(jìn)的匹配代價(jià)計(jì)算及聚合43-46
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-50
• 3.5 本章小結(jié)50-51
• 第4章 視覺(jué)系統(tǒng)的搭建及算法的硬件實(shí)現(xiàn)51-70
• 4.1 基于FPGA的硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)51-54
• 4.1.1 Digilent Atlys開(kāi)發(fā)板51-52
• 4.1.2 VmodCAM模塊52-53
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建53-54
• 4.2 立體匹配算法的實(shí)現(xiàn)54-66
• 4.2.1 VmodCam控制模塊55-57
• 4.2.2 圖像存儲(chǔ)管理模塊57-59
• 4.2.3 傳輸模塊59-60
• 4.2.4 時(shí)鐘管理模塊60-61
• 4.2.5 核心立體匹配模塊61-66
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析66-68
• 4.3.1 初始系統(tǒng)的性能分析66-67
• 4.3.2 真實(shí)場(chǎng)景測(cè)試67-68
• 4.4 本章小結(jié)68-70
• 第5章 總結(jié)與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 作者簡(jiǎn)歷及在學(xué)期間所取得的科研成果76

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