【摘 要】
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在计算机视觉领域,图像匹配是一项基本功能,在图像拼接、目标识别、视觉定位等应用中起着重要的作用。在多种主要的图像匹配方法中,基于尺度不变特征提取算法(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的图像匹配方法有着鲁棒性高的优势。但是,SIFT算法也有明显的缺点:算法复杂度高、计算量大,通用平台的计算能力难以满足实时处理的需求。本文介绍了基于SIFT特征提取算法的硬
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在计算机视觉领域,图像匹配是一项基本功能,在图像拼接、目标识别、视觉定位等应用中起着重要的作用。在多种主要的图像匹配方法中,基于尺度不变特征提取算法(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的图像匹配方法有着鲁棒性高的优势。但是,SIFT算法也有明显的缺点:算法复杂度高、计算量大,通用平台的计算能力难以满足实时处理的需求。本文介绍了基于SIFT特征提取算法的硬件加速器,并根据硬件设计特点优化了算法架构。硬件主要包括特征点检测模块和特征描述模块,两模块采用准并行的工作方式,并且采用异步时钟,通过异步缓存连接,以降低耦合度,保证实时处理能力,提高可处理关键点数目的上限。关键点检测模块设计为组交织-层并行的结构,组内的多层尺度空间并行计算,以提高并行处理能力,而两组尺度空间采取交织计算的方式,复用同一硬件模块,以提高硬件资源利用效率。特征描述模块采用突发的工作方式,并实现其内部模块间的准并行工作,以提高特征向量的计算速度。上述硬件加速器能够在100MHz的工作频率下,针对高清图像(1280x720像素)提供最高42FPS的处理能力,同时为每帧图像提供最多约2800个特征点。与其他硬件设计方案相比,这种硬件加速器拥有较高的资源利用效率,并能提供较高精度的特征向量,可以满足计算机视觉应用的实时性需求,并提供鲁棒的匹配结果。
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