基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法，所述方法包括：通过控制时钟使能，得到并行的DOG尺度空间的图像数据流，得到每个尺度空间5

【技术实现步骤摘要】
基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法。

技术介绍

[0002]目前，尺度不变特征变换(SIFT，Scale Invariant Feature Transform)算法因其较高鲁棒性，在视觉领域中得到广泛应用。但又因其存在着计算的高复杂度以及占用计算资源多的冗余设计，难以形成实时的快速检测系统。为此，因硬件资源的限制，在低端设备中使用时会有较大的延时，在实际应用中，不得不采用加大成本的高端设备来构建系统进行缺陷检测，造成资源浪费的情况。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提出一种基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法，旨在解决如何减少硬件资源消耗的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法，所述基于FPGA的SIFT算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法，其特征在于，所述基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法包括：通过控制时钟使能的方式对初始图像数据进行下采样，得到并行的DOG尺度空间的图像数据流；根据图像数据流构建尺度空间，并行4个5
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5的高斯卷积核，得到高斯滤波后的4层高斯图像；根据4层高斯图像得到高斯差分金字塔；基于高斯差分金字塔中的图像数据，利用海森矩阵筛选滤除边缘效应，得到有效极值点并标记特征点；根据特征点划分对应的邻域空间，并分配FIFO与RAM的计算资源作为图像数据流的计算缓存区；根据邻域空间进行梯度直方图统计，得到直方图数据；根据直方图数据生成16维的SIFT特征描述向量。2.如权利要求1所述的基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法，其特征在于，所述根据邻域空间进行梯度直方图统计，得到直方图数据，包括：根据第2层高斯金字塔中的图像数据计算梯度信息；根据梯度信息确定邻域空间内各点的梯度方向和梯度幅值；根据梯度方向和梯度幅值进行邻域空间对应的梯度直方图统计，得到直方图数据。3.如权利要求1所述的基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法，其特征在于，所述根据直方图数据生成16维SIFT特征描述向量，包括：根据直方图数据确定滤波后的邻域像素值；根据邻域像素值生成16维的SIFT特征描述向量。4.如权利要求3所述的基于FPGA的SIFT算法的简化图像特征提取方法，其特征在于，所述根据直方图数据确定滤波后的邻域像...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡安正，裴成梅，胡雪菲，徐全兵，葛凤佩，郭俊豪，汪竞阳，
申请(专利权)人：湖北文理学院，
类型：发明
国别省市：