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基于FPGA双目立体匹配系统的研究与实现的开题报告
一、课题背景及研究意义
立体匹配技术是计算机视觉中的一个重要研究领域，是实现立体视觉、深度感知、三维重建等应用的基础。传统的立体匹配算法需要在昂贵的计算机上进行复杂的计算，不仅速度较慢，而且难以满足实时处理的要求。而在实时性方面，FPGA硬件实现立体匹配算法过程可以充分发挥FPGA硬件的并行计算能力，实现实时性要求。
因此，本课题旨在利用FPGA硬件平台开发基于双目视觉的实时立体匹配系统，提高立体匹配算法的计算速度和相应的运行效率，从而进一步推动立体匹配技术的应用和发展。
二、研究内容和技术路线
1、研究内容
本课题拟采用FPGA硬件开发平台，基于双目视觉立体匹配技术，设计开发一个实时立体匹配系统，具体包括：
(1)硬件平台的搭建与设置，包括板卡选择，接口标准、协议的规范等。
(2)双目视觉的图像采集和处理，包括灰度化、滤波、匹配、深度图生成等。
(3)硬件系统的优化和调试，增强系统的稳定性和可靠性，提高系统的实时运行效率。
2、技术路线
(1)硬件平台选择
本课题选择常用的FPGA开发板，如XilinxZynq7000系列开发板，作为系统的开发平台。该开发板具有高性能、可靠性高、功耗低等优点，可以满足系统性能的要求。
(2)双目视觉图像采集与处理
通过两个USB口连接两个相机，获取双目图像，在图像采集时增加一个硬件触发系统，以便同步采集两个相机的图像，保证采集的左右视图对应。采集到的图像通过实现的图像处理算法进行预处理，包括图像的噪声滤波、灰度化、归一化等。
(3)立体匹配算法的实现
采用SAD算法（SumofAbsoluteDifferences）实现双目视觉的图像匹配计算，通过相邻像素的统计计算，实现深度图的生成。
(4)硬件优化与代码调试
通过对硬件电路进行优化，包括逻辑优化、信号采集和处理等，提高硬件运行效率和稳定性。在硬件系统启动后，通过调试代码，对系统进行全面测试和验证，确保系统运行正常。
三、预期成果
最终，本课题将实现一个基于FPGA双目立体匹配系统，可以实现双目图像的实时采集和深度图像的生成，具有如下特点：
(1)系统的实时性好，可以满足大规模三维重建、空间定位等应用的需求。
(2)利用FPGA的并行计算能力，提高了计算效率，使得图像配对的处理速度得到极大提高。
(3)系统稳定性高，底层硬件可靠性好，可以满足实际工业应用需求。
四、研究难点和解决方案
(1)立体匹配算法实现问题
立体匹配的计算量较大，需要快速的图像采集和处理。本课题采用SAD算法实现双目图像匹配计算，同时充分发挥FPGA硬件的并行计算能力，提高图像匹配计算的速度和效率。
(2)硬件与软件的协同开发问题
FPGA技术的硬件平台和软件平台之间存在较大差异，需要在设计过程中实现两者的充分协同，提高系统整体性能。本课题采用模块化设计方法，将硬件和软件设计相互独立的模块，降低了两者之间的耦合性，提高系统集成程度。
(3)硬件系统的优化问题
FPGA硬件平台的优化是本课题的一大挑战，需要充分利用FPGA硬件的特点，如并行处理能力，通过硬件和软件相结合，提高系统计算效率和稳定性。本课题采用基于约束优化的设计方法，综合考虑硬件电路、设计接口和软件编程等要素，不断优化系统性能和稳定性。
五、研究计划
本课题的预期完成时间为八个月。研究计划如下：
第一阶段：研究立体匹配技术，深入了解基于FPGA硬件的双目立体匹配系统的设计和实现。时间：1个月。
第二阶段：确定硬件平台，包括硬件开发板、接口标准等，并进行相关的驱动程序开发。时间：1个月。
第三阶段：设计图像处理算法和立体匹配算法，实现立体视觉图像的处理和深度图像的生成。时间：2个月。
第四阶段：完成硬件系统的构建和软件编程，实现硬件和软件模块化设计，并完成系统功能的集成和测试。时间：3个月。
第五阶段：进行系统测试和性能评估，对系统进行优化和调试，并编写论文和撰写实验报告。时间：1个月。
六、参考文献
[1]QiD,LiuJ,SunW,ZhangY,ZhuG.AnFPGAimplementationofefficientstereomatchingalgorithmbasedonself-adaptivejointbilateralfilter.InternationalJournalofElectronicsandCommunications,2014,68(8):603-609.
[2]LiC,WangY,YuZ.Real-timestereomatchingusingFPGAandGPUforroboticapplications.JournalofComputerScienceandTechnology,2013,28(3):465-476.
[3]C