【摘 要】
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为了在嵌入式机器视觉处理系统中能够快速提取图像的特征点,完成图像匹配与物体识别等操作,提出了一种在全可编程器件上实现的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。该算法使用SDSoC开发环境,采用PS(Processing System)和PL(Programmable Logic)协同开发策略,通过流水线优化、软硬件并行和重构算法顺序等方法对算法进行优化。
【机 构】
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西安邮电大学 计算机学院,陕西 西安,710121
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为了在嵌入式机器视觉处理系统中能够快速提取图像的特征点,完成图像匹配与物体识别等操作,提出了一种在全可编程器件上实现的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法。该算法使用SDSoC开发环境,采用PS(Processing System)和PL(Programmable Logic)协同开发策略,通过流水线优化、软硬件并行和重构算法顺序等方法对算法进行优化。对多幅QVGA分辨率图像进行了处理,结果表明软硬件协同开发的策略能够有效提高算法性能,同时能保留较多特征
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