【摘 要】
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双目立体视觉技术作为一种主动测距方法,广泛应用在自动驾驶、虚拟现实、医学成像等领域中。由于制造误差、电路噪声等原因,双目相机实时采集的图像对存在着畸变、噪声污染等干扰,这些干扰会使得立体匹配效果变差。为了生成高质量、高实时性的图像对,本文在对相关理论进行研究分析后,优化、改进了图像畸变矫正算法和中值滤波算法,设计了基于FPGA(Fie1d Programmable Gate Array)的双目立体
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双目立体视觉技术作为一种主动测距方法,广泛应用在自动驾驶、虚拟现实、医学成像等领域中.由于制造误差、电路噪声等原因,双目相机实时采集的图像对存在着畸变、噪声污染等干扰,这些干扰会使得立体匹配效果变差.为了生成高质量、高实时性的图像对,本文在对相关理论进行研究分析后,优化、改进了图像畸变矫正算法和中值滤波算法,设计了基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的双目立体视觉图像采集及预处理系统.本文主要研究内容如下:
(1)针对FPGA实现图像畸变矫正算法时,存在的在线计算逆向映射坐标复杂和片上ROM容量不够问题,本文压缩了逆向映射表,并利用插值法在线重建逆向映射表,然后通过查找重建的逆向映射表来获取逆向映射坐标,从而降低了在线计算量和片上ROM的容量需求.仿真结果表明,经过优化的算法矫正含畸变图像的效果良好.
(2)针对传统中值滤波算法会造成图像清晰度下降的问题,本文通过添加适合硬件实现的噪声检测和二次滤波,改善了传统中值滤波算法将非噪声点也进行滤波处理的现象.仿真结果表明,本文所改进的算法相比传统中值滤波算法具有更好的去噪效果,同时具有复杂度较低,适合硬件实现的优点.
(3)基于对图像畸变矫正算法和中值滤波算法的优化、改进,本文利用VerilogHDL设计了双通道图像采集模块、图像畸变矫正模块和图像去噪模块.以FPGA芯片作为系统核心,利用两颗数字CMOS图像传感器、SRAM芯片、USB2.0桥接芯片和对应的上位机搭建了图像采集及预处理系统.
测试结果表明,所设计的系统能良好地实现图像对的采集、畸变矫正和去噪,在图像分辨率为640×480时,系统处理速度达到60fps,处理延迟小于17ms,实时性良好,为后续的极线校正、立体匹配等图像处理提供了实时的无畸变、不含噪声的图像对.
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