應用SIFT算法的圖像配準系統(tǒng)設計與實現.pdf

1、圖像配準技術是計算機視覺處理中的一個重要研究方向。隨著應用領域的不斷擴展、配準精度的不斷提高，在PC機上開發(fā)的圖像配準技術已不能滿足當前需求。鑒于此，本文對SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法作出了一些調整，以此為基礎提出了一種基于FPGA和DSP的圖像配準系統(tǒng)的設計方案，并完成了系統(tǒng)硬件平臺搭建和軟件開發(fā)。
　　本課題主要圍繞圖像配準技術的基本理論和系統(tǒng)實現來展開研究。根據SIFT特

2、征良好的不變性和并行性特點，充分利用Canny算子較強的邊緣檢測能力來進一步剔除SIFT算法中殘留的邊緣點，結合RANSAC算法來修正初次匹配中產生的誤配點，在PC機上采用OpenCV進行仿真分析，仿真結果表明該算法配準效果良好，對640*480大小、邊緣復雜的圖像能降低15％左右的特征點數量，有效地提高算法后期處理速度和抗噪能力。其次，以FPGA和DSP為核心搭建了圖像配準系統(tǒng)硬件平臺，并對CMOS傳感器、SDRAM存儲器、視頻DAC

3、等器件做了簡單介紹;采用模塊化思想編寫了系統(tǒng)中的FPGA模塊控制邏輯和DSP片上圖像配準算法應用程序，并以EMIFA接口讀寫外部FIFO的方式開發(fā)了核間數據通信接口單元，實現FPGA與DSP之間的協同處理。
　　文章主要從系統(tǒng)整體方案、硬件平臺搭建、邏輯控制及算法實現等方面詳細闡述了系統(tǒng)的設計過程。在完成硬件平臺搭建和邏輯算法開發(fā)后，利用ModelSim、ChipScope、CCS等工具對系統(tǒng)中的各個模塊反復仿真、調試和修改，最終