一种基于FPGA实现的二值神经网络立体视觉匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于FPGA实现的二值神经网络立体视觉匹配方法，包括以下步骤：步骤一：获取双目匹配灰度图像中的像素的周期性输入流；步骤二：从像素中获取图像块；步骤三：将步骤二中的图像块输入预设权值与参数的二值神经网络获取二值的特征向量；步骤四：将特征向量在最大搜索视差内进行代价计算，获得匹配代价；步骤五：将代价输入半全局代价聚合进行代价聚合，得到聚合后的代价；步骤六：在聚合后的代价中选择代价最小的位置作为视差；步骤七：对选择的视差进行一致性检测和视差细致化计算，得到视差图，并且按周期逐个输出像素的视差值。通过二值化的方法可以有效的降低网络的计算和存储资源，从而可以将高精度的立体匹配网络部署到FPGA中。