基于置信傳播的立體匹配算法硬件架構(gòu)研究.pdf

1、立體視覺作為計算機視覺研究的重要課題之一，在目標(biāo)識別、自主導(dǎo)航、工業(yè)自動化控制等領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。立體匹配是立體視覺系統(tǒng)的核心，其精度決定后續(xù)的深度信息獲取、三維重建的準(zhǔn)確性，其運算速度也影響整個立體視覺系統(tǒng)的實時性。置信傳播算法作為一種全局立體匹配算法，擁有超過局部算法的匹配精度；而節(jié)點間運算的一致性也為硬件加速提供了可能，但算法中不斷的迭代會導(dǎo)致大量的資源消耗和運算延遲。因此本文聚焦在面向硬件實現(xiàn)的立體匹配技術(shù)中的低復(fù)雜度、

2、實時置信傳播算法。
　　首先，本文回顧了立體視覺系統(tǒng)的原理，介紹了立體匹配基本框架和算法，以及評價方法。隨后，本文基于置信傳播算法，以能量函數(shù)最小化法作為評價方法對理想硬件環(huán)境下兩種基本的消息傳遞策略進行了性能比較，選擇其中優(yōu)化性能更好的BP-M作為優(yōu)化性能基準(zhǔn)，并分析了硬件實現(xiàn)中的挑戰(zhàn)。
　　其次，本文介紹了兩種置信傳播算法的改進算法，針對硬件實現(xiàn)中的關(guān)鍵問題進行了分析比較，包括分層層數(shù)和各層迭代次數(shù)對分層置信傳播算法（H

3、BP）性能的影響，以及基于分塊的置信傳播算法（Tile-based BP）的實時性問題，并針對分辨率不大的圖像，提出一種基于分塊置信傳播算法的實時處理方案。
　　最后，本文從兩個方面對基于置信傳播的立體匹配算法的實時性能進行改善。在算法層面，提出了面向硬件實現(xiàn)的HBP與Tile-based BP的實時結(jié)合算法，通過對比發(fā)現(xiàn)，兩種算法在優(yōu)化性能方面都能達到甚至超過傳統(tǒng)BP-M，而其中的基于Tile-based BP的改進算法在實時性