基于Zynq-7000平台的边缘特征匹配算法研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容和结构 | 第12-14页 |
| 第二章 关键技术及算法总体设计 | 第14-24页 |
| 2.1 Zynq-7000体系结构 | 第14-15页 |
| 2.2 Xilinx高层次综合工具HLS | 第15-17页 |
| 2.2.1 VivadoHLS简介 | 第15-16页 |
| 2.2.2 VivadoHLS设计流程 | 第16-17页 |
| 2.3 模板匹配算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于灰度相关的模板匹配 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于边缘特征的模板匹配 | 第19-21页 |
| 2.4 算法总体设计 | 第21-23页 |
| 2.4.1 基于Zynq的软硬件协同设计 | 第21-22页 |
| 2.4.2 算法设计流程 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小节 | 第23-24页 |
| 第三章 基于梯度矢量的边缘特征匹配算法 | 第24-34页 |
| 3.1 相似度量函数 | 第24-26页 |
| 3.2 匹配速度优化方法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 相似度量的提前终止条件 | 第26-28页 |
| 3.2.2 图像金字塔加速搜索 | 第28-30页 |
| 3.3 图像旋转、缩放的自适应问题 | 第30-32页 |
| 3.3.1 仿射变换 | 第30-32页 |
| 3.3.2 旋转和缩放的模板匹配 | 第32页 |
| 3.4 匹配流程图 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 算法硬件加速及参数动态配置 | 第34-52页 |
| 4.1 边缘提取硬件加速 | 第34-44页 |
| 4.1.1 VivadoHLS图像数据处理开发 | 第34-36页 |
| 4.1.2 Sobel边缘提取算法 | 第36-38页 |
| 4.1.3 边缘提取IP核设计 | 第38-44页 |
| 4.2 相机参数动态配置 | 第44-50页 |
| 4.2.1 参数配置体系结构 | 第44-46页 |
| 4.2.2 用户界面参数配置 | 第46-48页 |
| 4.2.3 流水线参数配置 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 模板匹配算法软件实现部分 | 第52-65页 |
| 5.1 模板创建和训练 | 第52-59页 |
| 5.1.1 处理设计 | 第52-53页 |
| 5.1.2 非极大值抑制 | 第53-55页 |
| 5.1.3 双阈值检测 | 第55-56页 |
| 5.1.4 自适应情况下模板创建 | 第56-59页 |
| 5.2 图像金字塔分层搜索策略 | 第59-62页 |
| 5.3 整体匹配过程 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 系统调试及结果分析 | 第65-73页 |
| 6.1 平台搭建和调试效果 | 第65-67页 |
| 6.2 抗干扰性能测试 | 第67-69页 |
| 6.2.1 抗遮挡性能测试 | 第67-68页 |
| 6.2.2 抗非线性光照干扰性能测试 | 第68-69页 |
| 6.3 配时间实验对比 | 第69-72页 |
| 6.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 论文总结 | 第73页 |
| 7.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第77-78页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
