基于FPGA的双目立体相机实时匹配算法实现(2013年)

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究聚焦于在FPGA平台上开发高效的双目立体视觉实时匹配算法，旨在提升图像处理的速度与精度。通过优化计算流程和硬件资源利用，实现了快速、准确的深度信息提取技术，在2013年取得了显著成果。在双目立体相机系统中，利用图像处理技术计算场景的深度信息是一项关键技术。本段落研究了立体视觉中的图像匹配原理，并提出了一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的实时立体图像匹配算法实现方法。该算法以Census变换为基础，通过比较像素在其邻域内灰度值的相对排序来完成区域间的相似性评估；在左右一致性约束条件下采用多窗口相关匹配技术，从而改善深度不连续场景下的匹配效果，并提高整体的匹配精度。利用FPGA中的流水线技术和并行处理机制实现了双目立体相机系统的实时图像匹配功能。实验结果表明，所提出的图像匹配结构具有较高的数据吞吐率和快速的处理速度，在97.3 MHz的工作频率下能够支持1024×1024像素灰度图的高效处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于FPGA的双目立体相机实时匹配算法实现(2013年)

优质

本研究聚焦于在FPGA平台上开发高效的双目立体视觉实时匹配算法，旨在提升图像处理的速度与精度。通过优化计算流程和硬件资源利用，实现了快速、准确的深度信息提取技术，在2013年取得了显著成果。在双目立体相机系统中，利用图像处理技术计算场景的深度信息是一项关键技术。本段落研究了立体视觉中的图像匹配原理，并提出了一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的实时立体图像匹配算法实现方法。该算法以Census变换为基础，通过比较像素在其邻域内灰度值的相对排序来完成区域间的相似性评估；在左右一致性约束条件下采用多窗口相关匹配技术，从而改善深度不连续场景下的匹配效果，并提高整体的匹配精度。利用FPGA中的流水线技术和并行处理机制实现了双目立体相机系统的实时图像匹配功能。实验结果表明，所提出的图像匹配结构具有较高的数据吞吐率和快速的处理速度，在97.3 MHz的工作频率下能够支持1024×1024像素灰度图的高效处理。

基于SIFT算法的双目立体匹配系统

优质

本项目开发了一种基于SIFT算法的双目立体视觉系统，用于高效准确地计算场景深度信息。该系统利用图像特征点匹配实现高精度的三维重建与测量。基于SIFT的OpenCV双目立体匹配系统在VS2013 MFC环境中实现。

基于C++的双目立体匹配算法程序

优质

本程序采用C++语言开发，实现高效准确的双目立体视觉中的立体匹配算法，适用于计算机视觉领域中深度信息提取和三维重建任务。双目立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要课题，主要用于获取场景的三维信息。在这个主题中，我们将深入探讨双目立体匹配的基本概念、相关算法以及C++实现的关键步骤。双目立体匹配是一种基于两个不同视角（通常称为左眼和右眼图像）的图像处理技术，通过寻找图像对中对应像素的最佳匹配来估算深度信息。这种技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶和3D重建等领域。 1. 双目立体匹配原理： - 基线与视差：两个相机之间的距离被称为基线，由于视角不同，在两幅图像中的同一物体位置会有差异，这一差异称为视差。 - 立体匹配：通过计算每像素的视差来建立像素级深度图。每个像素的深度与其在另一幅图像中对应的匹配像素的位置相关联。 - 匹配准则：常用的匹配准则是SAD（绝对差值和）、SSD（平方误差和）以及NCC（归一化互相关系数）。 2. 算法流程： - 相机标定：首先需要进行相机标定，以获取内参与外参数。这一步通常使用牛顿-拉弗森迭代方法或张氏标定方法完成。 - 图像预处理：包括灰度化、直方图均衡和去噪等步骤来提高图像质量。 - 匹配成本计算：为每个像素在另一幅图像中找到匹配位置，并计算其匹配代价，可以使用上述的SAD、SSD或NCC准则进行评估。 - 成本聚合：通过梯度下降法、动态规划或者立体匹配网络等方式减少错误匹配的可能性。 - 视差优化：采用自适应阈值和连续性约束等策略来剔除错误匹配，并最终生成深度图。 3. C++实现的关键点： - 使用OpenCV库：OpenCV提供了丰富的图像处理与计算机视觉函数，包括相机标定、图像预处理及匹配成本计算等功能。 - 多线程与并行计算：为了提高效率，在计算匹配代价和优化视差时可以利用OpenMP或CUDA进行并行化操作。 - 数据结构设计：例如使用立体匹配图（cost volume）存储每个像素的可能匹配位置，便于后续聚合及优化处理。 - 实时性优化：对于实时应用而言，需要注意算法复杂度与内存占用问题，并根据实际需求调整精度以提高速度。 4. 文件结构分析：在名为StereoCalibMatch的文件中很可能会包含相机标定和立体匹配过程的相关代码。可能包括以下几个部分： - 相机参数计算函数：用于获取内参及外参数。 - 图像处理程序：进行灰度化、直方图均衡等操作以提升图像质量。 - 匹配成本模块：为每个像素计算与另一幅图像中对应位置的匹配代价。 - 成本聚合和视差优化部分：减少错误匹配，提高深度图准确性。 - 显示及输出功能：展示并保存结果，如生成深度图。双目立体匹配算法涉及多个复杂的步骤从相机标定到最终视差优化每个环节都需要精确处理。在C++中实现这一算法需要深入理解计算机视觉理论，并熟练掌握图像处理和性能优化技巧。

双目的立体匹配

优质

《双目的立体匹配》是一篇探讨利用计算机视觉技术进行深度信息提取的研究文章。通过分析两个或多个视点获取的图像，构建三维空间模型，实现对真实场景的感知与理解。该方法在自动驾驶、机器人导航和虚拟现实领域有广泛应用价值。双目立体匹配涉及视差生成深度的公式以及全局方法的应用。在处理过程中，数据项体现了像素间的匹配程度，而平滑项则反映了场景定义中的约束条件。其中C表示的是匹配代价（或称penalty），P则是不同两像素p和q之间视差差异的函数，通常被称为平滑项。由于能量优化问题在一维空间内的复杂度呈现多项式级增长，一些研究试图采用近似方法以降低算法计算量。例如，半全局算法（SGM）利用了这一点，将二维问题简化为8到16个一维子问题来处理，从而实现效率提升。

利用Python实现SAD算法的双目立体视觉匹配方法.rar

优质

本资源提供了一种基于Python编程语言实现的SAD（Sum of Absolute Differences）算法应用于双目立体视觉中的视差计算与深度估计的方法，适用于计算机视觉和机器人技术领域。 SAD（绝对差之和）是一种图像匹配算法。其基本思想是计算像素值差异的绝对值并求和来评估两个图像块之间的相似度。该方法通常应用于图像块匹配，通过快速比较不同区域内的像素数值差距来进行初步筛选，虽然速度较快但精确性有限，适合多级处理流程中的初始阶段使用。

C++中实现的 census 立体匹配算法

优质

本简介介绍了一种基于C++编程语言实现的census立体匹配算法。该算法利用了census变换来提取图像特征，并通过高效的搜索策略进行像素对应，以生成高质量的深度图。 census 立体匹配算法的C++实现可以进行直接运行或根据需要进行修改。

双目立体匹配三维重建点云系统：基于VS2015和OpenCV的立体匹配算法实现与点云展示存储

优质

本项目开发了一套基于VS2015和OpenCV的双目视觉立体匹配系统，用于三维空间中的目标识别与跟踪，并实现了高效的点云数据处理及可视化功能。双目立体匹配三维重建点云系统：基于VS2015与OpenCV的立体匹配算法实现及点云保存显示本项目在开源代码的基础上进行了改进，具体包括以下内容： 1. 将程序修改为 VS2015 Debug win32 版本。该版本支持使用特征点和 OpenCV 立体匹配算法进行三维重建与显示，并加入了详细的注释以帮助理解相关改动。 2. 工程依赖于 OpenCV 2.4.8 库，且已配置好所有必需的库文件设置。无论用户的计算机是否已经安装了OpenCV，本程序都可以独立运行。此外，还增加了点云保存功能，用户可以使用MATLAB来显示这些数据。操作步骤如下： 1. 解压后将 Reconstuction3d bin 文件夹中的所有 dll 文件复制到 C:\Windows\System32 或 sysWOW64 目录下。根据你的计算机系统选择相应的目录。 2. 双击打开文件 Reconstuction3d.sln，然后运行该工程。程序详解： - Reconstuction3d.cpp 是整个项目的主函数入口 - cvFuncs.cpp 包含了特征点三维重建的相关功能实现

基于Python的SGM半全局立体匹配算法实现

优质

本项目采用Python语言实现了SGM（ Semi-Global Matching）半全局立体匹配算法，用于计算图像间的视差图，达到三维重建和深度估计的目的。基于Python实现的SGM半全局立体匹配算法，可以直接替换图片位置进行使用，并且代码中有详细的注释。

SGM算法在双目立体匹配中的应用

优质

本研究探讨了SGM算法在双目视觉系统中实现高精度深度信息提取的应用，重点分析其优化过程及在实际场景中的性能表现。在KITTI2015数据集上对SGM算法进行测评的结果如下：开发环境：Python 3.6、NumPy 1.19.5、OpenCV-python 4.5.5.64；操作系统为Ubuntu 20.04LTS，处理器型号为Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz。实验记录： 1. 使用WTA和SSD策略，设置disparity=190、radius=3时，视差误差≤3的精度为0.5611，运行时间为7.4344秒； 2. 同样使用WTA和SSD策略但将disparity调整至64，在相同的radius设定下（即3），视差误差≤3的精度保持在0.5611不变，但是运行时间缩短到了2.7495秒； 3. 采用SGM与SSD结合的方式，并设置disparity=64、radius=3时，视差误差≤3的精度提高到0.8161，相应的计算耗时增加至22.7137秒； 4. 当使用SGM和NCC策略且保持参数disparity为64、radius设定为3不变的情况下，视差误差≤3的精度进一步提升到了0.8119，但运行时间延长到28.0640秒； 5. 最后，在选择SGM与SAD组合，并维持相同的配置（即disparity=64和radius=3），此时视差误差≤3的精度下降至0.6681，而计算所需的时间为22.3349秒。

基于FPGA的双目立体视觉系统的实现

优质

本项目致力于开发一种基于FPGA技术的高效能双目立体视觉系统，旨在通过硬件加速提升图像处理速度与精度，适用于机器人导航、自动驾驶等场景。本段落提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的双目立体视觉系统设计方案，并介绍了系统的硬件结构。同时，在讨论区域匹配快速算法的基础上，提出了适用于FPGA的像素序列和并行窗口算法框架，以实现零均值像素灰度差平方和(ZSSD)的匹配算法。