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图像拼接技术的FPGA实现

图像拼接技术的FPGA实现

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作者：田玉晓广西科技大学

学位级别：硕士

图像拼接是数字图像处理领域的一个重要分支,是将多幅具有部分重叠区域的图像无缝连接成一幅较大图像的处理过程。图像拼接可以将同一场景中多个摄像头采集到的不同视角的图像合成为一幅高清晰度、宽视角画面进行显示,从而解决多端采集... 详细信息

图像拼接是数字图像处理领域的一个重要分支,是将多幅具有部分重叠区域的图像无缝连接成一幅较大图像的处理过程。图像拼接可以将同一场景中多个摄像头采集到的不同视角的图像合成为一幅高清晰度、宽视角画面进行显示,从而解决多端采集与单端显示、窄视角采集与宽视角显示等矛盾问题,因此在工业控制、遥感技术、军事方面和生物医学等领域得到了广泛应用。本设计首先介绍了图像拼接技术的应用背景、研究现状和发展趋势,分析了图像拼接的基本流程及关键技术,进而阐述了基于FPGA实现的图像拼接的总体设计方案。设计中首先将同一环境中不同拍摄角度拍摄到的两幅240×180的图像保存于FPGA芯片内部的LPM＿ROM中,然后提取3×3的窗口为数学模型,进行中值滤波算法、改进型sobel边缘检测、基于Harris角点特征的图像配准和单应性矩阵的图像融合处理,最终将两幅图像拼接成一幅较大视角的合成图像。其中3×3帧窗口提取、中值滤波、边缘检测等功能模块由Verilog HDL语言进行编程设计,Harris图像配准和图像融合处理模块是利用Celoxica DK设计工具将实现算法的Handle C源程序转换成能在FPGA中运行的.v程序,然后在Quartus II中调用。设计中使用Cyclone IV的EP4CE17FC8为核心处理芯片,整个设计的顶层文件在硬件平台通过编译和仿真后,经过了测试验证。验证结果表明:（1）在边缘检测阶段,对经典sobel边缘检测算法增加两个对角线方向算子模板,结合中值滤波处理,可以达到更好的边缘检测效果。相对于传统sobel边缘检测算法,在图像纹理复杂情况下,改进型sobel边缘检测算法可以更好的提取图像边缘信息。（2）在图像配准过程中,选择基于Harris角点特征的配准算法对边缘检测处理后的图像进行角点检测,然后进行筛选,将不合格的边缘特征点进行剔除,获取匹配度高的像素点,获取空间变换参数单应性矩阵,做为原图与待配准图片进行拼接的依据。（3）在图像融合阶段,采用基于单应性矩阵的融合算法并进行实现。该算法处理后的拼接图像平滑自然,重叠区域处无明显的拼接痕迹,基本实现了图像的无缝拼接。本设计的基于FPGA的图像拼接处理充分利用了日益发展的FPGA的高速并行数据处理能力和灵活多变的设计方式,完成了两幅图像的无缝拼接处理,在图像高速处理、实时显示等方面发挥重要作用。

关键词：图像拼接改进的Sobel边缘检测算法图像配准图像融合 FPGA

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