基于自适应权重Census变换的立体匹配算法的研究及FPGA实现

发布时间：2017-09-17 23:14

  本文关键词：基于自适应权重Census变换的立体匹配算法的研究及FPGA实现

  更多相关文章： 立体匹配 自适应权重 Census变换 线性分段 FPGA 并行结构

【摘要】：由于人工智能被广泛地应用于现实生活中,计算机视觉系统越来越受到相关研究人员的关注。一般的视觉系统具有对相机进行标定、获得输入图像、进行立体匹配得到视差、恢复三维信息等功能。立体匹配往往起着核心的作用且很多学者致力于寻找匹配效果好且复杂度较低的的匹配算法,其一般的过程是利用条件约束和视差原理,通过摄像头从不同角度对同一场景取景,获得输入图像组,最后利用该图像组得到目标物体的三维立体信息。本文介绍了立体匹配算法的发展现状,分析了各类算法的优缺点,并在传统Census变换立体匹配算法的基础上,提出了一种新颖的自适应权重Census变换立体匹配算法。该新颖算法从一定程度上解决了目前Census变换算法在深度不连续区域匹配效果差的问题。该算法在Census变换阶段时,计算变换窗口中心点上下左右四个像素的均值,得到中心点与该均值的差的绝对值,通过判断该绝对值的大小来确定中心点灰度值；为了有区别地对待窗口内各像素点,引入自适应权重,通过线性分段型函数计算自适应权值。在代价聚合阶段采用变化的聚合窗口,通过聚合窗口中心点和其邻近两点的梯度值来确定聚合窗口的大小。通过对Matlab仿真结果的分析与标准测评网站的评估,与目前的Census变换算法相比,本文算法在匹配效果方面有所改善,尤其是在深度不连续区域；而且保持了较好的实时性和较低的硬件实现难度。在硬件实现方面,本文搭建了初始立体匹配系统,设计了基于Spartan 6E系列的Atlys开发板和VmodCam双目摄像头模块的初始系统总体框架。完成了VmodCam控制模块、图像存储管理模块、传输模块和时钟管理模。初步实现了新颖的立体匹配算法,完成了对改进权重计算模块、改进Census变换模块、代价计算及聚合模块的设计,并且完成了各自模块的初始并行结构。通过该初始系统对真实场景的测试,进一步证实了该算法提高了立体匹配的精度,尤其是改善了深度不连续区域的匹配效果。
【关键词】：立体匹配 自适应权重 Census变换 线性分段 FPGA 并行结构
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意义与目的11-12
• 1.3 国内外研究现状12-14
• 1.4 本文研究内容及章节安排14-15
• 1.5 本章小结15-16
• 第2章 立体匹配基本理论及算法介绍16-28
• 2.1 立体匹配约束条件16-17
• 2.2 双目立体匹配基本原理17-21
• 2.2.1 四种基本坐标系17-20
• 2.2.2 视差理论20-21
• 2.3 立体匹配算法简介21-25
• 2.3.1 基于特征的立体匹配算法22
• 2.3.2 全局立体匹配算法22-24
• 2.3.3 局部立体匹配算法24-25
• 2.4 算法评估标准及标准测试图像25-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 新颖的自适应权重Census变换立体匹配算法28-51
• 3.1 局部立体匹配算法流程28-29
• 3.2 传统Census变换立体匹配算法29-35
• 3.2.1 传统Census变换30-31
• 3.2.2 匹配代价计算31-32
• 3.2.3 匹配代价聚合32-33
• 3.2.4 视差优化33
• 3.2.5 传统Census算法匹配性能分析33-35
• 3.3 新型Census立体匹配算法35-46
• 3.3.1 传统Census匹配算法缺陷35-36
• 3.3.2 改进的Census变换36-43
• 3.3.3 改进的匹配代价计算及聚合43-46
• 3.4 实验结果及分析46-50
• 3.5 本章小结50-51
• 第4章 视觉系统的搭建及算法的硬件实现51-70
• 4.1 基于FPGA的硬件开发平台51-54
• 4.1.1 Digilent Atlys开发板51-52
• 4.1.2 VmodCAM模块52-53
• 4.1.3 实验平台的搭建53-54
• 4.2 立体匹配算法的实现54-66
• 4.2.1 VmodCam控制模块55-57
• 4.2.2 图像存储管理模块57-59
• 4.2.3 传输模块59-60
• 4.2.4 时钟管理模块60-61
• 4.2.5 核心立体匹配模块61-66
• 4.3 实验结果与分析66-68
• 4.3.1 初始系统的性能分析66-67
• 4.3.2 真实场景测试67-68
• 4.4 本章小结68-70
• 第5章 总结与展望70-72
• 参考文献72-76
• 作者简历及在学期间所取得的科研成果76

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本文编号：871955