摘要随着FPGA硬件平台的发展，借助FPGA实现效果更好的角点检测已成为一种趋势。本文通过借助现场可编程逻辑门阵列来实现基于Harris算法检测提取视频图像中特征点，并对检测的结果中出现的问题作了分析和改进。在该算法中，首先用类似扫描的方式对图像进行一阶求导，并对求导所得结果进行高斯滤波以减少噪声影响。然后根据滤波后的求导结果对该点进行兴趣值计算得出角点响应值并通过阈值比较，从而判断出当前点是不是图像角点特征。78101

本文中算法的实现使用verilog HDL语言在ISE 14。7上进行编程和仿真，并将程序下载到硬件平台Virtex-5上，最终将结果通过MATLAB在图像上展示出来。由对结果的分析，可以看出基于FPGA实现Harris角点检测有着相当的改进空间和应用前景，但改进也存在一定的难度。

毕业论文关键词  现场可编程逻辑门阵列  角点检测  特征点提取

毕业设计说明书外文摘要

Title  Research on hardware realization method of corner and feature  extraction algorithm for image of video

Abstract With the development of FPGA,it’s necessary to improve the effect of corner and feature。Based on Harris algorithm to extract corner and feature in the image of video is realized on the the platform of FPGA,after which the result is analysed and improved。In the method，the first step is calculating first gradients with the way of scan,and send the gradients to Gauss filter in order to reducing the noise。 According to the filtering result,the next step is calculating the response value and extracting corner after comparing the response value with threshold。

The algorithm is programmed with verilog HDL,simulated by ISE 14。7,downloaded to Virtex-5,and the result is showed on the image with the help of MATLAB at last。with the analysis of result，it’s obvious that Based on Harris algorithm to extract corner and feature in the image of video on the the platform of FPGA can be improved and applied a lot,although it’s not easy to optimize it。

Keywords  FPGA , corner detection , feature extraction

目   次

1  引言  1

1。1  研究背景和意义 1

1。2  检测方法 1

1。3  角点性能指标 2

1。4  本文内容结构 2

2  原理  4

2。1  Harris角点检测理论  4

2。2  噪声处理  5

3  Hariss算法在FPGA上的实现 7

3。1  FPGA设计原则  7

3。2  整体思路   7

3。3 前期处理 8

3。4  各硬件模块设计思路  8

3。5  后期处理 16

4  检测结果及分析  17

4。1  仿真结果  17

4。2  角点相对密集图片的检测结果 18

4。3  背景相对复杂图片的检测结果 19

4。4  检测结果分析  21

总结与展望  26

致谢  28

参考文献29

1  引言

1。1  研究背景和意义

   在针对点特征的图像分析之中，最为常见的一类点特征就是角点 [1]。角点的定义有很多种，就二维图像而言，如果从图像的灰度值变化这个方面来讲，角点就是指亮度变化幅度剧烈或者位于图像边缘曲线上的曲率极大值点[2]，从直观上来看，角点就是两条以及两条以上边界的连接点[3]。在图像理解和目标识别这些技术应用上，角点是一种很有用的兴趣点和特征点[4]，因此有着很广阔的应用前景。角点作为图像的基本特征之一，包含了图像中需要被检测出的目标的大量信息，我们可以通过角点可以较为方便的分析出目标的形状轮廓以及其他特征，因此在使用摄像机进行标定目标、利用计算机完成场景重建、运动估计以及图像匹配等与计算机视觉处理相关的任务中，角点检测技术得到了广泛应用[5]。