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文档简介

基于可编程片上系统的实时立体匹配算法研究的中期报告中期报告一、研究背景随着数字化社会的到来，人们对于三维内容的需求越来越大，如三维图像、三维视频等。这对于实时立体匹配算法的效率和速度提出了更高的要求。可编程片上系统（FPGA）因其并行计算能力强、可编程性高、实时性强等优势，成为实现立体视觉的重要工具。因此，本研究旨在基于可编程片上系统实现高效的实时立体匹配算法。二、研究内容1.理论研究（1）立体匹配算法研究：深入研究立体匹配算法的基本原理和应用方法，包括传统区域匹配算法和深度学习算法等。（2）可编程片上系统研究：深入研究FPGA芯片体系结构、可编程性和并行计算等原理，为算法实现提供基础支持。（3）优化算法研究：根据硬件特性和算法特点，优化传统立体匹配算法或设计新的算法，以提高算法的速度和效率。2.系统设计与实现（1）架构设计：根据研究预期目标，针对所选算法，设计相应的硬件架构。（2）模块设计与实现：根据架构设计，将各个功能模块分解、设计、实现，建立整个系统的模块化结构。（3）系统集成与测试：对整个系统进行集成、调试、实现和测试，验证系统的性能和效果。三、研究进展1.理论研究（1）完成立体匹配算法的基本原理和应用方法的学习和研究，深入了解以窗口匹配算法为代表的经典立体匹配算法和双目神经网络匹配算法。（2）系统地学习FPGA芯片的体系结构和并行计算等原理，了解其硬件特性和优化方法等。（3）基于传统立体匹配算法，针对FPGA的特点进行研究，优化算法设计，使得立体匹配算法在FPGA实现中有更好的效果。2.系统设计与实现（1）完成基于立体匹配算法的硬件架构设计，按照算法的不同阶段设计了不同的模块，并确定模块之间的通信方式。（2）实现了各个模块，并进行集成和调试，初步验证了整个系统的功能。（3）对系统进行了性能测试，初步验证了系统的性能和效果。四、下一步工作计划1.理论研究（1）继续深入研究双目神经网络匹配算法，探究在FPGA上实现的方法和效果。（2）对常用的无参考图像质量评价算法进行研究，为后续的算法优化提供评价标准。2.系统设计与实现（1）进一步优化立体匹配算法的实现效果，提高系统的实时性能。（2）完善系统的功能，增强系统的实用性。（3）进一步测试和验证系统的性能和效果，完善实验数据和文献资料。五、结论本研究通过深入研究立体匹配算法和可编程片上系统的原理和应用，设计了一个基于可编程片上系统

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