基于双目视觉绿色作物视频流的深度图FPGA实现
发布时间：2020-05-23 14:00
【摘要】：立体视觉是计算机视觉领域的重要研究课题之一。立体视觉的理论基础是对人眼的一个仿生,通过将两台完全相同的摄像头固定在一起,并让它们之间保持一定距离。然后,对同一场景进行拍摄。最后,利用双目立体匹配算法计算出图像的视差值,并结合两个摄像头标定所获得的内外参数和摄像头间的距离,即可提取实际场景的三维信息与真实形状。相比于其他的三维信息获取方法,立体视觉具有设备简单、功耗较低与无损测量等优点,因而在机器人自主导航、医学、虚拟现实与场景重建等领域都有重要的应用价值。然而,目前立体视觉技术在实际系统中应用较少,原因是存在实时性和准确性难以同时满足的问题,而通用的处理器面对该问题就会显得相当乏力,并且鲜有基于视频流加速的实现,基于FPGA技术的视频流加速实现更少。本文针对田间实际应用中的实时性和准确性需求,利用FPGA技术作为计算平台,综合考虑软件算法和硬件结构,在FPGA中实现了BM的立体匹配算法和绿色作物区域提取算法。经Middlebury平台实验发现BM立体匹配算法在高纹理图像中有较高的优势。同时,根据算法的特点,在FPGA中设计可使BM算法与绿色作物区域提取算法并行执行的结构,且BM算法的两个步骤与绿色作物区域提取算法的两个步骤均采用流水线结构设计。对于分辨率为1920?1080的图像,算法整体的运行速度达到49.75FPS,其中BM算法的运行速度达到了51.59FPS,满足田间深度信息提取的实时性。
【图文】：
图 2.8 对极几何原理图Figure 2.8 Schematic diagram of polar geometry可得到如下理论[29]：野范围内，每 个三维点都有对应的极面。另 幅图像的对应点 定在对应的极线上，这被称着给定其中 副图像上的 点，在另 副图像寻找极线上。该性质不仅节省了大量的计算，还可以排 B 在 副图中按顺序水平出现，那么，在另 幅图2.5 矫正与校正相关理论
图 2.11 切向畸变示意图Figure 2.11 Tangential distortion diagram个摄像头分别进行标定，标定的过程现了摄像头标定的方法[29]，该方法用基于 Brown[32]的方法。该标定方法计算 次，所以没有必要在 FPGA 中张纸质棋盘，该棋盘的电子文件可在该图打印出来（该棋盘纸为标定板）量的结果，至少需要拍摄 10 幅图像完成后只需要将图像与棋盘内点即编译好的程序中即可标定出内参矩
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN791
【图文】：
图 2.8 对极几何原理图Figure 2.8 Schematic diagram of polar geometry可得到如下理论[29]：野范围内，每 个三维点都有对应的极面。另 幅图像的对应点 定在对应的极线上，这被称着给定其中 副图像上的 点，在另 副图像寻找极线上。该性质不仅节省了大量的计算，还可以排 B 在 副图中按顺序水平出现，那么，在另 幅图2.5 矫正与校正相关理论
图 2.11 切向畸变示意图Figure 2.11 Tangential distortion diagram个摄像头分别进行标定，标定的过程现了摄像头标定的方法[29]，该方法用基于 Brown[32]的方法。该标定方法计算 次，所以没有必要在 FPGA 中张纸质棋盘，该棋盘的电子文件可在该图打印出来（该棋盘纸为标定板）量的结果，至少需要拍摄 10 幅图像完成后只需要将图像与棋盘内点即编译好的程序中即可标定出内参矩
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3 宁晓斐;胡波;赵磊;_澄闹，
本文编号：2677461
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