SIFT特征向量流水線結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì).pdf

1、圖像配準(zhǔn)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。要將在不同分辨率，不同灰度值，不同角度，不同尺寸的環(huán)境下拍攝的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，就需要一種適應(yīng)性強(qiáng)，魯棒型強(qiáng)的目標(biāo)識(shí)別與匹配的算法。2004年被提出的尺度不變特征變化（SIFT）算法，是對(duì)圖像特征點(diǎn)鄰域提取特征向量。該特征向量對(duì)灰度、尺度及旋轉(zhuǎn)均具有不變性，而對(duì)噪聲、視角以及仿射變換也具有一定程度的抗性。這種高穩(wěn)定性的特征向量有利于后期的配準(zhǔn)工作，因此，SIFT算法是目前圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域使用最廣泛的算法

2、之一。
　　SIFT算法用于圖像配準(zhǔn)主要分為三個(gè)步驟，分別是：提取關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)、對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)鄰域信息即局部特征進(jìn)行整合計(jì)算出特征向量、通過(guò)圖像之間的特征點(diǎn)的兩兩匹配找出若干特征點(diǎn)對(duì)，也就建立了圖像間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。由于SIFT特征向量的計(jì)算需要先后對(duì)特征點(diǎn)不同范圍的鄰域進(jìn)行兩次掃描統(tǒng)計(jì)，掃描窗口的尺寸大，計(jì)算復(fù)雜度高，使得這部分成為整個(gè)SIFT算子ASIC實(shí)現(xiàn)的瓶頸部分。
　　論文針對(duì)SIFT算法硬件實(shí)現(xiàn)的這個(gè)瓶頸進(jìn)行研究。對(duì)SIFT

3、算法和傳統(tǒng)的硬件映射方式進(jìn)行優(yōu)化，提高這部分的吞吐率，縮短處理時(shí)間。在詳細(xì)介紹SIFT特征向量計(jì)算部分的算法的基礎(chǔ)上，對(duì)在該部分出現(xiàn)的復(fù)雜計(jì)算單元提出了相應(yīng)的流水解決方案。即，使用CORDIC算子來(lái)計(jì)算特征點(diǎn)主方向角度的正弦值與余弦值；使用優(yōu)化后的查找表的方法來(lái)計(jì)算特征點(diǎn)掃描區(qū)域內(nèi)的采樣點(diǎn)的高斯權(quán)重值。提出了特征向量整體狀態(tài)機(jī)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及時(shí)序并行關(guān)系。
　　為了提高數(shù)據(jù)的吞吐率，在設(shè)計(jì)中做了優(yōu)化特征點(diǎn)鄰域邊界區(qū)域劃分、對(duì)權(quán)重框內(nèi)

4、像素進(jìn)行掃描時(shí)，在只增加一個(gè)乘法器與一個(gè)加法器的基礎(chǔ)上，將速度倍增，每個(gè)周期對(duì)兩個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行掃描處理等處理方法。為了減小硬件資源開(kāi)銷(xiāo)，文中詳細(xì)介紹了在結(jié)構(gòu)級(jí)定點(diǎn)仿真的精度允許的情況下，去掉特征點(diǎn)主方向擬合部分的除法器、使用16個(gè)8維4更新直方圖組取代128維16更新直方圖組、特征向量特征向量歸一化部分計(jì)算單元多次復(fù)用的具體處理方法。
　　在SMIC0.18um2的工藝下，使用SYNOPSYS的Design Compiler綜合平臺(tái)