基于FPGA的双目立体视觉SOPC设计.pptxVIP

基于FPGA的双目立体视觉SOPC设计汇报人：2024-01-18引言双目立体视觉原理及关键技术基于FPGA的SOPC设计实现系统性能测试与分析论文工作总结与展望目录contents引言01研究背景与意义计算机视觉需求增长随着人工智能和机器人技术的快速发展，计算机视觉在工业自动化、智能交通、安防监控等领域的应用需求不断增长。双目立体视觉优势双目立体视觉作为计算机视觉的重要分支，能够模拟人类视觉系统的立体感知能力，为三维场景重建、目标识别与跟踪等任务提供精确的深度信息。FPGA在图像处理中的应用FPGA（FieldProgrammableGateArray）具有并行处理、可重构和低功耗等优势，适用于图像处理等计算密集型任务。基于FPGA的双目立体视觉SOPC（SystemOnaProgrammableChip）设计能够实现实时、高效的立体视觉处理。国内外研究现状及发展趋势国外研究现状国外在双目立体视觉算法、硬件加速器和嵌入式系统设计等方面取得了显著成果，如高性能立体匹配算法、专用集成电路（ASIC）和基于GPU的并行处理技术等。01国内研究现状国内在双目立体视觉领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，主要集中在算法优化和FPGA实现等方面。02发展趋势随着深度学习等先进技术在计算机视觉领域的广泛应用，未来双目立体视觉的研究将更加注重算法的创新性和实时性，同时硬件加速器和嵌入式系统的设计也将朝着高性能、低功耗的方向发展。03论文研究目的和内容研究目的本文旨在设计一种基于FPGA的双目立体视觉SOPC系统，实现实时、高效的立体视觉处理，为三维场景重建、目标识别与跟踪等应用提供可靠的硬件支持。研究内容首先，对双目立体视觉的基本原理和关键技术进行深入分析；其次，设计并实现一种高性能的立体匹配算法；接着，基于FPGA平台设计并实现双目立体视觉SOPC系统；最后，通过实验验证系统的性能和实用性。双目立体视觉原理及关键技术02双目立体视觉基本原理视差原理双目立体视觉基于视差原理，通过模拟人类双眼观察物体的方式，利用两个不同视角的图像获取物体的三维信息。摄像机模型双目立体视觉系统通常由两个相同的摄像机组成，它们的光轴平行且相距一定距离，以模拟人眼观察物体的效果。摄像机标定与图像预处理摄像机标定为了准确获取三维信息，需要对摄像机进行标定，包括内部参数（如焦距、主点坐标等）和外部参数（如旋转矩阵、平移向量等）的标定。图像预处理在进行特征提取和匹配前，需要对图像进行预处理，如去噪、增强等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。特征提取与匹配算法特征提取从图像中提取出具有代表性和稳定性的特征点，如角点、边缘等，以便进行后续的匹配和三维重建。特征匹配将左右两个视角的图像中的特征点进行匹配，找出对应的点对，为后续的三维重建提供数据基础。深度信息获取方法三角测量法根据双目立体视觉的视差原理和摄像机标定结果，利用三角测量法计算特征点的三维坐标，从而获取深度信息。深度图生成通过对匹配后的特征点进行插值和优化处理，生成场景的深度图，直观地展示物体的远近关系和形状信息。基于FPGA的SOPC设计实现03FPGA选型及开发环境搭建FPGA芯片选型根据设计需求，选择具有合适逻辑资源、高性能的FPGA芯片，如Xilinx的Virtex或Kintex系列。开发环境搭建安装XilinxISE或Vivado等开发软件，配置相应的硬件描述语言（HDL）编译器、仿真器等工具。SOPC系统架构设计010203处理器核选择总线架构设计外设接口设计根据实时性和性能需求，选择合适的软核或硬核处理器，如MicroBlaze或ARMCortex-M系列。采用AMBA总线架构，实现处理器、存储器、外设等模块之间的高速数据传输。根据实际需求，设计UART、SPI、I2C等外设接口，实现与外部设备的通信。图像处理模块设计图像采集特征提取通过摄像头接口采集双目立体图像数据，支持不同分辨率和帧率的图像输入。采用SIFT、SURF等算法提取图像特征点，为立体匹配提供基础数据。预处理立体匹配利用特征点信息进行双目立体匹配，获取视差图。对采集的图像进行去噪、平滑、增强等预处理操作，提高图像质量。数据传输与存储模块设计数据存储数据管理数据传输通过PCIe、Ethernet等高速接口实现与上位机或其他设备的数据传输，确保实时性和稳定性。采用DDR3/DDR4SDRAM等高速存储器实现图像数据的缓存和存储，支持大数据量处理。设计合理的数据管理策略，实现图像数据的读写、查询等操作，提高数据处理效率。系统性能测试与分析04测试方案制定测试目标评估SOPC设计的性能，包括处理速度、资源消耗和准确性等方面。测试环境搭建准备适当的硬件平台，如FPGA开发板和双目摄像头，以及必要的测试工具，如仿真器和逻辑分析仪