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    摘要立体视觉匹配技术是目前计算机视觉研究领域的一个重要组成部分,而且也是这个领域的一个难点。像素灰度差绝对值和SAD算法是立体视觉匹配算法中基于区域匹配的一种算法。本文利用FPGA并行计算以及合理流水线设计方案完成对SAD算法的硬件实现。对立体匹配技术进行理论介绍,给出SAD算法的计算公式,并与其余几种基于区域匹配的算法进行比较;运用计算机软件VS2010对SAD算法进行仿真,初步理解SAD算法的计算过程,为硬件实现提供编程经验;利用Altera公司的FPGA系统DE2-115开发板以及Quartus软件对SAD算法进行硬件实现。本文详细介绍了硬件仿真算法的实现过程,并给出了最终硬件实现所显示的视差图像。21445
    关键词  计算机视觉    立体匹配    区域匹配    SAD    FPGA
    毕业论文设计说明书(论文)外文摘要
    Title  SAD stereo matching algorithm based on FPGA implementations                                  
    Abstract
    Stereo vision matching technology is a key part of the field of computer vision research,and is also a difficulty in this area. The sum of the absolute difference between the pixel gray, SAD algorithm, is an algorithm based on region matching in stereo vision matching algorithm. In this paper, FPGA parallel computing and the rational pipelined design are used to complete hardware implementation of the SAD algorithm. Describing the stereo matching theoretical, SAD calculation algorithm is given to compare with other area-based matching algorithms. Using computer software VC2010 to simulate the SAD algorithm. Preliminary understanding SAD calculation algorithm, and providing programming experience for implementation of hardware. Altera's FPGA systems the DE2-115 board and Quartus software are used to realize the hard implementation of SAD algorithm. This paper describes the hardware simulation algorithm implementation process, and gives the final hardware implementation parallax image display.
    Keywords   Computer Vision    Stereo matching    Regional matching    SAD    FPGA
    目次
    1 绪论    1
    1.1 立体视觉匹配    1
    1.2 国内外研究现状    2
    1.3 本文的研究内容和结构    3
    1.3.1 研究内容    3
    1.3.2 论文结构    3
    2 SAD算法原理与FPGA技术    4
    2.1 SAD的定义及计算方法    4
    2.2 FPGA的基本原理和结构    5
    2.2.1 FPGA的原理    5
    2.2.2 DE2-115可编程逻辑器件结构    6
    2.3 VGA的基本原理    7
    3 SAD算法设计与硬件实现结构    8
    3.1 FPGA的设计理念    8
    3.2 基于VHDL的FPGA设计流程    8
    3.3 硬件描述语言Verilog HDL    10
    3.4 计算机立体视觉库OpenCV    10
    3.5 SAD算法的软件实现结构    11
    3.6 SAD算法的硬件实现结构    13
    4 SAD硬件总体设计和实现    15
    4.1 SAD各运算模块的设计和实现    15
    4.1.1 SAD图像存储模块    15
    4.1.2 SAD图像匹配模块    16
    4.1.3 SAD图像输出模块    18
    4.2 SAD算法仿真验证    20
    4.3 综合及结果分析    21
    结论    22
    致谢    23
    参考文献    24
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