基于双目视觉绿色作物视频流的深度图FPGA实现-综合文档.pdf

简介：
本论文探讨了在FPGA平台上实现基于双目视觉技术对绿色农作物进行视频处理并生成深度图像的方法，详细介绍了系统的架构与算法优化。 双目视觉技术模仿人类双眼观察世界的方式，在计算机视觉领域有广泛应用。其核心在于利用两个摄像头捕获同一场景的图像，并通过计算像素点之间的视差来重建三维信息，这一过程需要考虑两相机间的距离（基线长度）及其内、外参数。 FPGA是一种可编程集成电路，能够实现特定硬件功能。凭借高灵活性、高性能和低功耗的特点，它被广泛应用于图像处理、通信及信号处理等领域。 立体匹配算法是双目视觉中用于计算视差的关键技术之一。BM（块匹配）算法通过比较两个摄像头拍摄的同一物体位置差异来确定视差值，具有实现简便且运算速度快的优点，在高纹理图像上尤其有效。 绿色作物区域提取算法则是从复杂背景中识别并分离出特定农作物的技术手段，通常涉及颜色识别和图像分割等步骤。这项技术能进一步优化深度图生成过程。 流水线结构是计算机体系设计中的一个重要概念，它通过在一系列处理单元间传递指令或数据来提升整体效率。每个单元专注于任务的一部分，从而实现不同步骤的并行执行，并减少总耗时。 实验表明，在FPGA平台上采用BM算法和绿色作物区域提取算法可以有效提高双目视觉系统的性能。Middlebury测试平台被用于评估这些立体视觉处理方法的效果。在高分辨率视频流（1920x1080）上的实时处理需求得到了满足，整体运行速度达到49.75FPS，而BM算法本身的处理速度为51.59FPS。 该研究的主要技术包括：设计适合FPGA平台的硬件结构以加速立体视觉流程；提出适用于FPGA实现的高效BM匹配和绿色作物区域提取方法；结合这两种方法并构建可同时执行、流水线式工作的硬件架构。 实验结果证明，基于FPGA技术开发出的双目视觉系统在实时性能方面具有明显优势，并能适应田间环境的独特挑战。这项成果对机器人自主导航、农业自动化以及虚拟现实和场景重建等领域的未来发展有着重要的实用价值。 关键词包括：FPGA、BM算法、立体视觉、绿色作物区域提取及机器人，这些词汇概括了研究的核心内容和技术方向，突显出其在相关领域中的创新意义。