SURF图像拼接算法的FPGA实现

发布时间：2017-09-04 05:10

  本文关键词：SURF图像拼接算法的FPGA实现

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【摘要】：图像拼接技术是数字图像处理的一个研究热点。近年来,随着技术的成熟,图像拼接技术被很好的应用到了机器视觉、无人机和车辆监控等多个领域。基于特征的图像拼接技术,拼接效果良好且不受光照、旋转的影响,是当前图像拼接研究的热点。本文在深入研究和学习SURF (Speeded up Robust Features)算法的基础上,结合RANSAC (Random Sample and Consensus)算法和二次线性插值,实现了整个图像拼接算法。整个图像拼接算法的实现主要包括SURF算法、兴趣点匹配模块、变换模型求解模块和图像融合等模块。首先对SURF算法进行MATLAB软件开发,使两幅待拼接图通过算法达到预期的全景图效果。然后对算法进行FPGA设计,在FPGA (Field-Programmable Gate Array)设计中边进行设计,边编写设计FPGA框架的MATLAB程序,然后利用Modelsim仿真与MATLAB进行对比,结果和MATLAB的一致。SURF算法的实现部分主要包括兴趣点求解模块、特征点主方向求解模块和特征点描述子模块。图像拼接算法较为复杂,为了便于实现,现在很多实现平台选用的是DSP、ARM和FPGA。然而FPGA已经具有DSP的处理能力并且内部嵌有2个ARM,只要设计合理,就能用FPGA实现图像拼接算法。本文是在FPGA上开发SURF图像拼接算法,利用FPGA Advantage对算法进行FPGA开发设计,用Quartus ii进行综合和计算资源消耗,最后利用Modelsim进行仿真,最终得到了预期的拼接图。
【关键词】：SURF FPGA MATLAB Modelsim RANSAC
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-17
• 1.1 本课题研究背景及意义12-13
• 1.2 图像拼接技术的研究现状13-15
• 1.2.1 兴趣点检测子的研究现状13-14
• 1.2.2 兴趣点描述子的研究现状14-15
• 1.2.3 兴趣点匹配的研究现状15
• 1.3 本文主要研究内容及安排15-17
• 第2章 图像拼接算法的理论研究17-33
• 2.1 图像拼接概述17-18
• 2.2 SURF算法的理论研究与改进18-24
• 2.2.1 兴趣点检测18-22
• 2.2.2 兴趣点描述子22-24
• 2.3 图像配准与拼接24-31
• 2.3.1 兴趣点匹配25
• 2.3.2 变换矩阵求解25-29
• 2.3.3 图像拼接29-31
• 2.4 两幅图像拼接流程31-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 SURF算法的设计和实现33-60
• 3.1 SURF算法的总体设计33-35
• 3.2 SURF兴趣点的逻辑设计35-42
• 3.2.1 Happrox值的逻辑设计35-37
• 3.2.2 极大值求解的逻辑设计37-38
• 3.2.3 兴趣点的精确定位38-40
• 3.2.4 SURF兴趣点FPGA设计总结40-42
• 3.3 SURF描述子的逻辑实现42-58
• 3.3.1 Haar_4S滤波的逻辑设计42-45
• 3.3.2 Gauss_4S权重的逻辑设计45-46
• 3.3.3 扫描圆的逻辑设计46-49
• 3.3.4 坐标旋转的逻辑设计49-51
• 3.3.5 Haar_2S滤波的FPGA设计51-53
• 3.3.6 Gauss_2S权重的逻辑设计53-55
• 3.3.7 兴趣点64维描述子的FPGA设计55-57
• 3.3.8 SURF描述子FPGA设计总结57-58
• 3.4 本章小结58-60
• 第4章 图像配准与拼接的FPGA实现60-70
• 4.1 兴趣点匹配的FPGA设计60-64
• 4.2 几何变换模型的求解64-65
• 4.3 图像拼接的FPGA设计65-67
• 4.4 图像融合比较67-69
• 4.5 本章小结69-70
• 总结70-72
• 参考文献72-76
• 附录A76-80
• 附录B80-82
• 致谢82

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本文编号：789516