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摘要本文就立体视觉中最重要最困难的部分——立体匹配选择了硬件开发平台现场可编程门阵列（FPGA），利用FPGA的流水线技术及其并行线的特点，对图像大小为128×128进行了特有的处理，根据求绝对值和算法（SAD）算法来得到该图像的视差图及其相关信息。26349
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由于区域匹配算法的种种优势，比如运算简单，容易被硬件加速等，在立体匹配本身的原理基础之上，选择采用了这一类的算法来进行实际情况中的应用。其中的SAD算法又能够进一步简化计算，提高运算速度减少运算量。在本文中又对原有的SAD算法进行了改善，结合FPGA的流水线技术及其并行线的特点，达到了利用SAD算法实现立体匹配的目的。
接下来介绍了立体匹配的硬件实现的结构，并一一阐述了各个模块的结构与功能。最后利用Quartus II中完成了整个算法的设计与仿真，给出了图像大小为128×128，视差为24，窗口大小为7×7的仿真结果图，根据实验结果进行了分析总结，并与其它立体匹配方法进行比较并得出最终结论。
关键词 FPGA 立体匹配 SAD算法 立体视觉
毕业论文设计说明书外文摘要
Title SAD-Based Strteo Matching Circuit for FPGAs
Abstract
In this paper,the key problem in stereo vision,strteo matching the field programmable gate array(FPGA) is adopted,using the FPGA hardware assembly line techiques and parallelism to implement the resolution of 128×128 image preprocessing and sterep matching algorithm for stereo matching based on SAD (the
Sum of Absolute Differences)parallax graphs.
In view of the low region matching algorithm computation complexity,easy to use hardware acceleration technology advantage,based on the principle of stereo matching,the region matching is adopted in the implementation of the strteo matching.
In this paper,the SAD algorithm to1caculate the absolute va;ue of the method is improved,and combining with the features of the FPGA parallel structure and assembly line techiques and realizes the algorithm of strteo matching based on SAD hardware structure of the research.
Next, the hardware structure base on FPGA to realize strteo matching and the design and function of each module is introduced.Finally, the Quartus II has carried thesimulation of whole design.And it shows the relative size of 128×128,parallax simulation results for 24 figure and the window size for the 7×7,analyzed the n experimental results and other research results were compared and then get the corrsponding conclusions.
Keywords FPGA strteo matching the SAD algorithm strtro vision
目 次
1 引言 1
1.1 课题研究背景及意义 .1
1.2 相关技术发展的相关历史及现状 2
1.3 硬件开发平台介绍 3
2 立体匹配算法 .7
2.1立体匹配算法的分类 .7
2.2 SAD算法的改进 10
2.3 SAD算法的流程 10
3 基于FPGA立体匹配的实现 .13
3.1 SAD算法流程与模块设计 13
3.2 结果分析 . 22
结论 .24
致谢 .25
参考文献 .26
1 引言
1.1 课题研究背景及意义
人类的视觉系统是最为复杂最为完善的感知系统之一，它由一个很重要的能力就是能够重建现实世界的三文表示和环境的深度信息。随着科学技术的发展，人们试图赋予计算机类似的功能，用计算机模拟人眼实现对视觉信息处理的过程，通过对二文图像的处理来认知三文环境信息[1]。
立体视觉已经成为当今研究的热点问题。立体视觉是从多个图像在视觉系统中使用双摄像头，从不同角度获得的三文几何对象信息，利用立体视觉匹配算法来获取物体的深度信息。立体视觉直接模拟人类视觉处理的场景，可以得到关于所测图像丰富的数据信息。该理论已经经过多年的研究与发展，扮演着越来越重要的作用，目前已广泛在机器人导航，工业检测，视觉测量等领域使用。
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