雙目視覺中半全局匹配算法的硬件架構(gòu)研究.pdf

1、作為計(jì)算機(jī)視覺的重要分支，立體視覺廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)、自動(dòng)駕駛、人機(jī)交互等嵌入式應(yīng)用。通常，立體視覺系統(tǒng)包含攝像機(jī)標(biāo)定、圖像校正、立體匹配和三維重建四個(gè)部分。立體視覺系統(tǒng)根據(jù)雙目攝像機(jī)從不同角度拍攝的兩幅圖像，經(jīng)過一系列處理，恢復(fù)出物體深度信息。由于拍攝場(chǎng)景受到光照、噪聲、反光、透視失真、遮擋、重復(fù)和低紋理的影響，立體匹配成了整個(gè)系統(tǒng)最重要和最困難的部分，匹配精度直接影響了三維重建的效果。另外，在保證匹配精度的前提下，對(duì)高分辨率圖像的實(shí)

2、時(shí)處理是實(shí)際應(yīng)用的基本需求。本文提出了一種基于加權(quán)半全局聚合的高精度、高吞吐率的視差并行、行并行的全流水線架構(gòu)，并搭建了基于FPGA的硬件架構(gòu)和驗(yàn)證模型。主要貢獻(xiàn)如下:
　　(1)提出了一種基于半全局立體匹配的高精度、高吞吐的硬件架構(gòu)。整個(gè)架構(gòu)包含64個(gè)視差并行計(jì)算、相鄰兩行像素并行計(jì)算和五條路徑代價(jià)并行計(jì)算。采用乒乓緩存和分時(shí)復(fù)用的特定結(jié)構(gòu)，來實(shí)現(xiàn)半全局聚合模塊的全流水線設(shè)計(jì)，提升整個(gè)架構(gòu)的吞吐率。
　　(2)通常的半全局

3、算法軟件實(shí)現(xiàn)選取8或16條路徑來進(jìn)行代價(jià)聚合，但是由于部分路徑不符合數(shù)據(jù)流向，需要消耗大量的資源來存儲(chǔ)中間數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的半全局硬件實(shí)現(xiàn)以降低精度為代價(jià)將路徑數(shù)目降為4條。本文在不使用外部存儲(chǔ)器的情況下，提出了基于五條路徑聚合的自適應(yīng)路徑加權(quán)的半全局硬件架構(gòu)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，視差圖精度提高了3.69％。
　　(3)為了提高視差不連續(xù)區(qū)域的精度，本文在平滑約束的懲罰因子計(jì)算中，對(duì)參考圖像進(jìn)行拉普拉斯邊緣增強(qiáng)。另外，在視差優(yōu)化階段，增加了碎

4、片去除模塊來消除視差圖中的異常值，并采用修正的等角插值方法進(jìn)行亞像素插值，提高三維重建的精度。
　　(4)完成了該架構(gòu)基于FPGA的硬件驗(yàn)證，采用Middlebury測(cè)試平臺(tái)提供的圖像對(duì)進(jìn)行匹配精度測(cè)試，平均錯(cuò)誤率為6.03％。該架構(gòu)在Altera公司Stratix V FPGA上的最大工作頻率為156MHz，最大視差范圍為64，吞吐率為1280×960/197fps（幀/秒）。在Xilinx公司的VC707開發(fā)板上工作頻率為10