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基于FPGA的SIFT算法架构实现

发布时间:2018-05-08 17:00

  本文选题:SIFT + FPGA ; 参考:《电子科技大学》2015年硕士论文


【摘要】:作为图像处理的重要组成环节,图像局部特征提取与匹配被广泛应用于多光谱分析、环境质量监测、景观规划、天气预警、超规模分辨率图像建立等领域,其相关算法的进一步改进也一直是图像处理领域研究的重点。本文主要研究基于图像局部特征的SIFT算法相关理论,及该算法的FPGA通用并行架构设计与实现等关键问题。本文首先对SIFT算法中所涉及的图像处理相关算法理论基础进行了简要介绍,主要包括尺度空间理论、斑点检测理论、边缘检测理论、角点检测理论等。在对每种理论的基本思想进行阐述的同时,举出具体实例进行分析。之后,重点对基于FPGA的SIFT图像局部区域特征提取与匹配的模块架构进行设计。整个系统模块设计分为三部分,即高斯尺度空间建立设计、关键点尺度空间定位设计、关键点描述与匹配设计。其中,高斯尺度空间建立主要包含图像二维高斯滤波模块,差分模块等。二维高斯核滤波模块将二维图像数据通过两个一维高斯核滤波,即行顺序滤波和列顺序滤波来达到滤波目的。关键点尺度空间定位设计主要包含关键点检测模块,关键点精确定位模块,低对比度与边缘响应去除模块等。这部分设计运用数字处理相关算法来处理较复杂的运算,如矩阵求逆运算、开方运算、反正切运算等,在保证运算精度的前提下,以较快速度和较小资源消耗来实现设计功能。关键点描述设计主要包含关键点描述矢量计算模块,通过插值运算,为关键点计算具有局部特征不变性的128维特征矢量。匹配设计主要是对两幅图片上的特征点的特征矢量进行欧几里德距离比较以找出满足匹配条件的特征点。在架构设计完成后,本论文还基于Xilinx的Virtex6系列芯片对系统整体及各个子模块做了相应的架构功能与时序仿真测试。仿真测试时,系统能够在多种环境下正确地完成图像局部特征提取与匹配。
[Abstract]:As an important part of image processing, image local feature extraction and matching are widely used in multi-spectral analysis, environmental quality monitoring, landscape planning, weather warning, super-resolution image establishment and other fields. The further improvement of the algorithm has been the focus of image processing. This paper focuses on the related theories of SIFT algorithm based on local features of images, and the key issues such as the design and implementation of the FPGA universal parallel architecture of the algorithm. In this paper, the basic theories of image processing algorithms involved in SIFT algorithm are introduced briefly, including scale space theory, speckle detection theory, edge detection theory, corner detection theory and so on. The basic ideas of each theory are expounded, and concrete examples are given to analyze them. Then, the module architecture of local feature extraction and matching of SIFT image based on FPGA is designed. The whole system module design is divided into three parts, namely Gao Si scale space establishment design, key point scale space positioning design, key point description and matching design. Among them, Gao Si scale space establishment mainly includes image two-dimensional Gao Si filter module, difference module and so on. Two dimensional Gao Si kernel filter module uses two dimensional UNOMI_person1# kernel filtering, namely row sequence filter and column order filter, to achieve the purpose of filtering. The key point scale spatial location design mainly includes the key point detection module, the key point accurate location module, the low contrast and edge response removal module and so on. This part of the design uses digital processing related algorithms to deal with more complex operations, such as matrix inversion, square operation, tangent operation and so on. Under the premise of ensuring the accuracy of operation, the design function is realized with faster speed and less resource consumption. The key point description design mainly includes the calculation module of the key point description vector. Through the interpolation operation, the key point is calculated for the 128-dimensional feature vector with local feature invariance. The matching design is mainly to compare the Euclidean distance between the feature vectors of the feature points in two pictures to find out the feature points that meet the matching conditions. After the architecture design is finished, the whole system and its sub-modules are tested based on the Virtex6 series chips of Xilinx. In the simulation test, the system can correctly extract and match the local features of the image in a variety of environments.
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41

【共引文献】

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本文编号:1862240

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