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双目视觉中半全局匹配算法的硬件架构研究的开题报告
开题报告
双目视觉中半全局匹配算法的硬件架构研究
一、选题背景及意义
随着电子科技的快速发展，计算机视觉技术得到了广泛的应用。在视觉三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域，双目视觉技术被广泛使用。在双目视觉中，通过对两个不同角度拍摄的图像进行匹配，可以计算出相机之间的距离，从而得到深度信息。半全局匹配算法有着较高的计算效率和良好的匹配结果，但其计算复杂度也很高，需要较强的处理性能，因此，设计一种适用于半全局匹配算法的硬件架构，具有重要的意义。在本研究中，我们将探索一种适用于半全局匹配算法的硬件架构，并对其性能进行评估。
二、研究内容和研究方法
2.1研究内容
本研究的主要内容包括以下几点：
（1）半全局匹配算法的原理研究：对于双目图像匹配的算法来说，半全局匹配算法是一种较为高效的算法，本研究将对其原理进行研究。
（2）硬件架构的设计与实现：在硬件方面，我们将设计一种适用于半全局匹配算法的硬件架构，并进行实现。
（3）性能评估与实验分析：在实验过程中，我们将对所设计的硬件架构进行测试和分析，同时与其他相关算法进行对比分析，以验证其性能与可行性。
2.2研究方法
本研究将使用以下方法来评估所设计的硬件架构的性能与可行性：
（1）理论分析：根据半全局匹配算法的原理，对其进行分析，推导其运算量和运算复杂度，为设计硬件架构提供理论依据。
（2）软件仿真：使用VivadoHLS等高层次综合工具对所设计的硬件架构进行软件仿真，查看其性能和资源利用率等指标。
（3）硬件实现：将软件仿真优化并下载到FPGA实验板上进行硬件实现。通过测量其运行时间和资源利用率等指标来评估其性能和可行性。
三、预期成果和意义
3.1预期成果
（1）半全局匹配算法的理论分析和研究结果。
（2）适用于半全局匹配算法的硬件架构设计与实现。
（3）性能评估与实验分析结果，包括运行时间、资源利用率等指标。
（4）一篇相关领域国际期刊或会议的论文。
3.2意义
本研究将为双目视觉技术在深度计算方面的应用提供一种可行的硬件架构设计，能够在实际应用场景中实现高效的计算和处理。对于计算机视觉领域的研究和应用具有积极的推动作用。同时，本研究也对于科研人员和工程师在基于FPGA的硬件设计和计算机视觉技术的研究方向提供一些参考和借鉴。