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基于SOPC的SIFT算法优化设计技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 本文主要工作第17-18页
第二章 SIFT算法原理第18-30页
    2.1 SIFT算法简介第18页
    2.2 尺度空间构成第18-22页
        2.2.1 尺度空间的表示方法第18-19页
        2.2.2 高斯核函数第19-21页
        2.2.3 高斯金字塔第21-22页
    2.3 特征点检测第22-25页
    2.4 描述子生成第25-27页
        2.4.1 关键点主方向指定第25-26页
        2.4.2 关键点描述第26-27页
    2.5 特征匹配第27-28页
    2.6 本章小结第28-30页
第三章 基于SoPC的SIFT算法优化第30-40页
    3.1 高斯金字塔算法优化第30-33页
    3.2 关键点描述算法优化第33-37页
        3.2.1 梯度计算优化第33-34页
        3.2.2 描述子生成优化第34-36页
        3.2.3 邻域旋转优化第36-37页
    3.3 描述子匹配算法优化第37-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第四章 系统软硬件架构设计与划分第40-50页
    4.1 系统概要第40-41页
    4.2 PL端SIFT算法硬件加速架构设计第41-43页
        4.2.1 AXIDataMover简介第41-42页
        4.2.2 可重用IP核设计第42-43页
    4.3 PS端SIFT算法流程控制第43-46页
        4.3.1 PS端SIFTIP核的控制与图像分窗第44-45页
        4.3.2 PS端MatchIP核的控制第45-46页
    4.4 PC端MFC图像匹配交互界面应用程序第46-49页
        4.4.1 PC端以太网数据传输第47-48页
        4.4.2 PC端寻找单应性矩阵原理与应用第48-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 SIFT算法数字逻辑设计及优化第50-64页
    5.1 关键点检测模块设计与优化第50-56页
        5.1.1 高斯金字塔模块设计与优化第50-54页
        5.1.2 梯度计算模块设计与优化第54-55页
        5.1.3 极值点检测模块设计与优化第55-56页
    5.2 描述子生成模块设计与优化第56-61页
        5.2.1 邻域窗模块设计与优化第57-58页
        5.2.2 环形邻域划分模块设计与优化第58页
        5.2.3 梯度直方图模块设计与优化第58-59页
        5.2.4 主方向统计模块设计与优化第59-60页
        5.2.5 描述子重排序与归一化模块设计与优化第60-61页
    5.3 描述子匹配模块设计与优化第61-63页
        5.3.1 欧氏距离匹配模块设计与优化第62页
        5.3.2 匹配模块空间并行设计与优化第62-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 系统验证与测试第64-80页
    6.1 基于Matlab的SIFT算法模型验证第64-67页
    6.2 基于Vivado的数字模块时序仿真第67-71页
        6.2.1 关键点检测模块时序仿真第68-69页
        6.2.2 描述子生成模块时序仿真第69-70页
        6.2.3 描述子匹配模块时序仿真第70-71页
    6.3 系统软硬件联合测试第71-78页
        6.3.1 SIFT图像匹配系统平移不变性测试第71-72页
        6.3.2 SIFT图像匹配系统旋转不变性测试第72-73页
        6.3.3 SIFT图像匹配系统尺度不变性测试第73-75页
        6.3.4 SIFT图像匹配系统综合测试第75-78页
    6.4 本章小结第78-80页
第七章 总结与展望第80-82页
    7.1 全文总结第80-81页
    7.2 展望第81-82页
致谢第82-84页
参考文献第84-86页
作者简介第86页

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