多级模板图像匹配算法在FPGA上的研究与应用

摘要

在跟踪器逼近地面目标的过程中，由于当目标成像尺度发生较大范围变化，以及跟踪器自身运动时可能导致目标成像发生一定角度旋转，因此锁定目标过程中必须对模板进行刷新。但模板刷新引入图像匹配误差会影响跟踪精度，为此在这背景下考虑采用多模板灰度图像匹配算法，以充分保留图像信息，同时由于模板中包含旋转和尺度信息，具有较好的抗干扰能力，特别适合复杂背景条件下的目标跟踪。本文利用基于多模板的灰度图像匹配算法，有效的解决因目标旋转和放大而导致的跟踪性能下降问题并减少了模板的刷新次数。
　　由于多模板匹配算法复杂度高、计算量大、耗时多等缺点，以至于该算法单独使用DSP芯片难以达到实时性要求。FPGA芯片具有并行和流水线操作的特性，采用 FPGA芯片来并行实现多模板匹配算法，有效的缩短匹配时间从而达到实时性要求。结合 FPGA擅长加减运算的特点，多模板匹配算法中的相关度量函数选用只有加减运算的绝对值差之和（SAD）算子，有效的降低了算法复杂度。
　　本文设计并实现了运动目标跟踪系统的软件部分和硬件部分，其中软件部分首先介绍了多模板匹配算法各个模块在 FPGA上的实现过程；其次讲述了相关曲面的分析方法，并且利用这些方法对多模板相关曲面进行性能分析，之后采用DSP芯片完成对多模板相关曲面的分割，利用分割之后的相关曲面求出匹配结果；最后根据模板的更新准则和策略，判断是否更新模板。而硬件部分则详细介绍了每个电路的功能，连接原理以及芯片的选取。
　　通过软件部分与硬件部分的结合形成一个运动目标跟踪系统。利用该系统对比多级模板匹配算法与单模板匹配算法的匹配结果和相关曲面描述量；进行了FPGA与 DSP各自实现模板个数不同的多模板算法的匹配结果和匹配时间的对比分析。结果表明基于 FPGA的多模板灰度图像匹配算法能够有效的克服因目标发生旋转和尺度变换时引起的跟踪性能下降问题，并且具有匹配结果精度高，模板刷新次数低、实时性强以及硬件系统性能稳定的特点。

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第一章 绪论

1.1 课题研究目的和意义

1.2 图像匹配技术国内外研究现状

1.3 图像跟踪技术的发展方向

1.4 论文的主要内容和结构安排

1.5 本章小节

第二章 多级模板图像匹配算法

2.1 图像匹配算法概述

2.2 图像匹配算法的分类和选取

2.3 基于SAD算子灰度相关匹配的优化

2.4 多级模板匹配算法的应用背景

2.5 本章小结

第三章 多级模板匹配算法的优化和FPGA实现

3.1 模板组匹配算法流程

3.2 模板组的生成

3.3 绝对值之差累积和算子的FPGA实现

3.4 相关曲面的处理

3.5 模板更新

3.6 本章小结

第四章 硬件系统设计

4.1 系统的总体架构

4.2 视频编/解码电路设计

4.3 串口电路的设计

4.4 FPGA和DSP通信电路

4.5 外部存储器设备

4.6 系统的总体调试

4.7 本章小结

第五章 匹配结果对比分析

5.1 多级模板与单模板匹配结果对比分析

5.2 FPGA和DSP实现多模板匹配的比较分析

5.3 本章小结

第六章 结论

6.1 本文的主要内容和贡献

6.2 下一步工作的展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果