基于FPGA的SIFT算法架構(gòu)實(shí)現(xiàn).pdf

1、作為圖像處理的重要組成環(huán)節(jié)，圖像局部特征提取與匹配被廣泛應(yīng)用于多光譜分析、環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)、景觀規(guī)劃、天氣預(yù)警、超規(guī)模分辨率圖像建立等領(lǐng)域，其相關(guān)算法的進(jìn)一步改進(jìn)也一直是圖像處理領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。本文主要研究基于圖像局部特征的SIFT算法相關(guān)理論，及該算法的FPGA通用并行架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)等關(guān)鍵問(wèn)題。
　　本文首先對(duì)SIFT算法中所涉及的圖像處理相關(guān)算法理論基礎(chǔ)進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹，主要包括尺度空間理論、斑點(diǎn)檢測(cè)理論、邊緣檢測(cè)理論、角點(diǎn)檢測(cè)理論

2、等。在對(duì)每種理論的基本思想進(jìn)行闡述的同時(shí)，舉出具體實(shí)例進(jìn)行分析。之后，重點(diǎn)對(duì)基于FPGA的SIFT圖像局部區(qū)域特征提取與匹配的模塊架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。整個(gè)系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)分為三部分，即高斯尺度空間建立設(shè)計(jì)、關(guān)鍵點(diǎn)尺度空間定位設(shè)計(jì)、關(guān)鍵點(diǎn)描述與匹配設(shè)計(jì)。其中，高斯尺度空間建立主要包含圖像二維高斯濾波模塊，差分模塊等。二維高斯核濾波模塊將二維圖像數(shù)據(jù)通過(guò)兩個(gè)一維高斯核濾波，即行順序?yàn)V波和列順序?yàn)V波來(lái)達(dá)到濾波目的。關(guān)鍵點(diǎn)尺度空間定位設(shè)計(jì)主要包含關(guān)鍵點(diǎn)檢

3、測(cè)模塊，關(guān)鍵點(diǎn)精確定位模塊，低對(duì)比度與邊緣響應(yīng)去除模塊等。這部分設(shè)計(jì)運(yùn)用數(shù)字處理相關(guān)算法來(lái)處理較復(fù)雜的運(yùn)算，如矩陣求逆運(yùn)算、開(kāi)方運(yùn)算、反正切運(yùn)算等，在保證運(yùn)算精度的前提下，以較快速度和較小資源消耗來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)功能。關(guān)鍵點(diǎn)描述設(shè)計(jì)主要包含關(guān)鍵點(diǎn)描述矢量計(jì)算模塊，通過(guò)插值運(yùn)算，為關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算具有局部特征不變性的128維特征矢量。匹配設(shè)計(jì)主要是對(duì)兩幅圖片上的特征點(diǎn)的特征矢量進(jìn)行歐幾里德距離比較以找出滿足匹配條件的特征點(diǎn)。
　　在架構(gòu)設(shè)計(jì)完成