基于FPGA的圖像多尺度特征點提取與匹配研究.pdf

1、圖像的多尺度特征點提取及匹配已經廣泛運用于機器視覺、圖像制導、模式識別等眾多領域，也一直是研究者關注的焦點。目前主要利用計算機軟件編程來實現，處理速度慢。本文在分析圖像多尺度特征點提取與匹配算法基礎上，對算法進行改進，挖掘算法內在的并行性，在FPGA上實現，大大提高了處理速度。
　　本文利用多尺度Harris角點方法進行了圖像多尺度特征點提取，提取圖像中物體邊界的交點;利用圖像斑點提取方法，提取與周圍像素灰度有差別的小區(qū)域。并將兩

2、種特征點結合，不僅增加了多尺度特征點的數量，也更能表達圖像的特征。多尺度特征點匹配時，采取特征描繪子相似度的計算來完成匹配。
　　本文結合FPGA的結構特點，為了使算法能用FPGA高速實現，研究了算法中特殊函數及復雜運算的FPGA實現方法，利用高斯模板代替高斯函數，利用差分模板代替微分運算，利用CORDIC算法實現圖像灰度值的梯度運算;改進了多尺度Harris角點提取算法和圖像斑點提取算法的實現步驟，改進了響應值計算方法，增加了算