SURF圖像拼接算法的FPGA實現.pdf

1、圖像拼接技術是數字圖像處理的一個研究熱點。近年來，隨著技術的成熟，圖像拼接技術被很好的應用到了機器視覺、無人機和車輛監(jiān)控等多個領域。基于特征的圖像拼接技術，拼接效果良好且不受光照、旋轉的影響，是當前圖像拼接研究的熱點。
　　本文在深入研究和學習SURF(Speeded up Robust Features)算法的基礎上，結合RANSAC(Random Sample and Consensus)算法和二次線性插值，實現了整個圖像拼接

2、算法。整個圖像拼接算法的實現主要包括SURF算法、興趣點匹配模塊、變換模型求解模塊和圖像融合等模塊。首先對SURF算法進行MATLAB軟件開發(fā)，使兩幅待拼接圖通過算法達到預期的全景圖效果。然后對算法進行FPGA設計，在FPGA（Field-Programmable Gate Array）設計中邊進行設計，邊編寫設計FPGA框架的MATLAB程序，然后利用Modelsim仿真與MATLAB進行對比，結果和MATLAB的一致。
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3、URF算法的實現部分主要包括興趣點求解模塊、特征點主方向求解模塊和特征點描述子模塊。圖像拼接算法較為復雜，為了便于實現，現在很多實現平臺選用的是DSP、ARM和FPGA。然而FPGA已經具有DSP的處理能力并且內部嵌有2個ARM，只要設計合理，就能用FPGA實現圖像拼接算法。本文是在FPGA上開發(fā)SURF圖像拼接算法，利用FPGA Advantage對算法進行FPGA開發(fā)設計，用Quartus ii進行綜合和計算資源消耗，最后利用Mod