基于FPGA的SIFT特征描述子优化算法的仿真实现

admin · 发表于 2022-9-23 15:50:17

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图像匹配技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一项非常重要的技术。其主要作用是指通过一定的匹配算法在两幅和多幅图像之间识别相同点，以达到匹配的目的，为后续的图像处理工作打下基础。图像匹配的方法一般分为基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法两大类。David Lowe在1999年提出了一种基于局部特征描述的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）[1]图像匹配算法并在2004 [2]年对其进行完善和总结。SIFT图像特征描述算子在图像匹配中对于图像的尺度和旋转保持良好的不变性，并且对于光照和3D视角的变化也有良好的稳定性。本文首先介绍了几种应用广泛的图像匹配算法并着重对SIFT图像匹配算法进行介绍，针对SIFT特征描述子计算量大的特点，在原始SIFT图像匹配算法的基础上，对SIFT算法特征描述算子生成部分进行优化，并使用VHDL硬件描述语言在FPGA平台上实现了经过优化的SIFT特征描述子生成部分的逻辑设计。整个设计及各个模块都在Xilinx公司的开发环境以及第三方仿真软件Modelsim上进行逻辑综合和仿真。经过优化后的设计可以在100MHz的时钟频率下在25ms内对一幅320×240像素的图像进行特征描述子生成，系统达到了较高的频率，可满足实时图像处理的要求。

基于FPGA的SIFT特征描述子优化算法的仿真实现

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