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摘要图像立体匹配的任务是通过匹配从立体相机采集的图像来提取特定场景里物体的深度信息, 精确快速地获取三文场景的深度信息是很多三文应用所需的关键技术[1]。
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本文研究重点是图像立体匹配前期的图像预处理，设计了中值滤波器系统去除图像中的噪声，在文章中，重点对中值滤波器系统的总体架构进行了分析，对该滤波器系统中所用到的各部分模块原理以及快速取中值法进行了介绍。在文章的最后，对目前学术界主要的立体匹配算法进行了分析和比较，并介绍了后期我们将拟采用的基于半全局匹配以及互信息的立体图像处理方法（SGM）。
本文是在Altera公司的FPGA硬件开发平台上完成实验的，实验结果表明，本文设计的中值滤波器系统对椒盐噪声有较好的处理效果。30625
关键词： 立体匹配 中值滤波器 SGM FPGA
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Design and FPGA implementation of an image filter for Real-Time Stereo Matching
Abstract
The task of stereo matching is matching the images taken from a stereo camera and then extract the depth of objects in a scene[2].How to obtain the depth of a three-dimensional scene quickly and accurately is the key technology required for 3D applications.
The main focus of this paper is the image preprocessing before stereo matching. We designed the median filter system for removing noising. In this paper, we focus on analyzing the overall architecture of the median filter system. Also, the Principle of every part of the module used by the filter system and the quick access to getting the median value are introduced. At the end of this thesis, the current major stereo matching algorithms are analyzed and compared. We also introduce the algorithm of Stereo processing by Semiglobal Matching and Mutual Information (SGM), which we will use later.
The experiment of this paper is done on Altera's FPGA hardware development platform. The experimental results show that the median filter system for removing the salt noise is good.
Keywords: stereo matching median filter SGM FPGA
目 次
1 引言 1
1.1 图像立体匹配的研究目的与意义 1
1.2 国内、外图像立体匹配技术的研究现状 1
1.3 图像立体匹配限制因素及要解决的问题 2
1.4 FPGA硬件开发平台介绍 2
1.5 本文的主要工作及内容 3
2 立体匹配之前的图像预处理 5
2.1 中值滤波器系统实现原理以及其总体架构 5
2.2 中值滤波器系统的分析 7
2.3 测试结果 16
2.4 本章小结 19
3 图像立体匹配原理 20
3.1 立体视觉模型 20
3.2 图像立体匹配算法分析 21
3.3本文拟采用的立体匹配算法 22
3.4 本章小结 23
结 论 24
致 谢 25
参考文献26
1 引言
1.1 图像立体匹配的研究目的与意义
研究立体视觉的目的是希望计算机拥有类似人类对视觉空间的认知能力，从而使得计算机能够根据二文图像信息恢复进而构造出原始的三文世界信息。立体视觉是模仿人眼双目立体视觉成像原理，从不同角度获取两幅以上图像，根据所获得图像的物体信息，然后经过一定的图像的处理，重新恢复出目标景物的三文信息，图像立体匹配技术即为这一系列图像信息处理过程中非常核心的技术。图像立体匹配技术的主要任务是建立目标物体在不同图像中相对应的视差图像（Disparity image），得到的视差图像（Disparity image）代表着不同图像像素之间的对应关系。
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