基于雙目視覺的立體匹配算法研究與fpga實(shí)現(xiàn)

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1、工學(xué)碩士學(xué)位論文基于雙目視覺的立體匹配算法研究與FPGA實(shí)現(xiàn)吳振哈爾濱理工大學(xué)2016年3月國內(nèi)圖書分類號(hào)：TP391.41工學(xué)碩士學(xué)位論文基于雙目視覺的立體匹配算法研究與FPGA實(shí)現(xiàn)碩士研究生：吳振導(dǎo)師：韓劍輝申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)所在單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院答辯日期：2016年3月授予學(xué)位單位：哈爾濱理工大學(xué)ClassifiedIndex：TP391.41DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringStereoMatchingAlgorithmBasedonBi

2、nocularVisionanditsImplementationwithFPGACandidate：WuZhenSupervisor：HanJianhuiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerScienceandTechnologyDateofOralExamination：March，2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈爾濱理王大學(xué)碩±學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭垂聲巧：此處所

3、提交的碩±學(xué)位論文《基于雙口視覺的立體匹配算工大學(xué)攻讀碩—上學(xué)巧ＧＡ實(shí)現(xiàn)》，在哈爾濱理法研究與，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下位期間獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。據(jù)本人所知，論文中除已注明部分外不包含他人己發(fā)表或撰寫過的研究成果。對(duì)本文硏究工作做出貴獻(xiàn)的個(gè)人和集將完全由本人承擔(dān)。體。本聲明的法律結(jié)果，均已在文中臥明確方式注明ｎ期：Ｌｏｆ年月円作者簽名；矣報(bào)、真３哈爾濱理工大學(xué)碩丈學(xué)位論文使用授權(quán)書ＦＰＧＡ實(shí)現(xiàn)》系本人在哈爾濱理工《基于雙回視覺的立體匹配算法研究與－上學(xué)位論文大學(xué)巧讀碩±學(xué)位期間巧導(dǎo)師指導(dǎo)Ｔ完成的碩。

4、本論文的研究成果。本人歸哈爾濱理工大學(xué)所有，本論文的研究內(nèi)巧不得切其他單位的名義發(fā)表完全了解哈爾濱理工大學(xué)關(guān)于保存、使用學(xué)位論義的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向。有關(guān)部口提交論文和電子版本，允許論文被查閱和借閱本人授權(quán)哈爾濱理工大學(xué)可Ｗ采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文，可公化論文的全部或部分內(nèi)容。本學(xué)位論文屬于保密。，在年解密后適用授權(quán)書［□不保擅。（請(qǐng)?jiān)冢咨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打Ｖ）作者簽名：丟円期；年至月／Ｓ鬥才辰居：ｆ導(dǎo)師簽名円期：ｌｏｔ年３月１５円基于雙目視覺的立體匹配算法研究與FPGA實(shí)

5、現(xiàn)摘要雙目立體視覺是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問題之一，主要采用兩臺(tái)攝像機(jī)對(duì)同一景物進(jìn)行拍攝，根據(jù)幾何原理將不同位置獲取的二維圖像信息進(jìn)行三維重建，從而恢復(fù)原景物的三維信息。由于其原理是直接模擬人眼觀察事物的方式，是獲取三維場景中深度信息的重要手段。立體匹配是雙目立體視覺中的一個(gè)重要研究方向，在機(jī)器人導(dǎo)航、三維測距、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。改進(jìn)匹配算法來提高匹配的精度，首先，在進(jìn)行Mini-Census變換時(shí)，鄰域像素需要與中心像素及其平均值進(jìn)行比較，得到一串兩位數(shù)碼；然后，利用圖像的梯度信息動(dòng)態(tài)地調(diào)節(jié)匹配窗口的尺寸，根據(jù)匹配

6、窗口尺寸的差異分別使用改進(jìn)稀疏Census變換；最后，將左右一致性檢測、投票算法相結(jié)合，對(duì)視差圖進(jìn)行細(xì)化處理，從而得到較為準(zhǔn)確和稠密的視差圖。雙目立體匹配算法的計(jì)算量大、復(fù)雜度高，一些傳統(tǒng)平臺(tái)無法滿足實(shí)時(shí)性要求，從而在很大程度上制約了在實(shí)際中的應(yīng)用。本文采用現(xiàn)場可編程門陣列（FieldProgrammableGateArraysFPGA）作為硬件實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，采用VerilogHDL語言設(shè)計(jì)匹配算法中圖像數(shù)據(jù)緩存、Census變換、梯度計(jì)算、左右一致性檢測等相關(guān)功能模塊，通過功能模塊間的并行化和流水線化，提高匹配算法的處理速度。本文選用Al

7、tera公司的CycloneII系列芯片中的的EP2C35F672的FPGA芯片作為處理核心，QuartusII11.1作為主要開發(fā)工具，使用線邏輯分析儀SignalTapII及ModelsimSE6.5等仿真工具進(jìn)行在線調(diào)試。選擇Middlebury圖像庫中的標(biāo)準(zhǔn)測試立體圖像對(duì)進(jìn)行試驗(yàn)。驗(yàn)證本文算法在匹配精度和實(shí)時(shí)性兩方面的可行性和有效性。關(guān)鍵詞雙目視覺；立體匹配；稀疏Census變換；實(shí)時(shí)；可編程門陣列-I-StereoMatchingAlgorithmBasedonBinocularVisionanditsImplementati

8、onwithFPGAAbstractBinocularstereovisionisoneofthehotissuesinthefieldofcomputervisiontechnologyresearch.