在FPGA双目采集系统的基础下用verilog写一个SGM算法

SGM算法（Semi-Global Matching）是一种用于立体匹配的算法，它可以在双目图像中寻找相似的区域，计算出两幅图像中对应点的视差（disparity），从而得到深度图。在FPGA双目采集系统中实现SGM算法可以大大提高匹配效率和实时性。

以下是一个基于Verilog的SGM算法实现示例：

首先，我们需要定义输入输出端口和一些常量：

module sgm (
    input clk,                 // 时钟信号
    input rst,                 // 复位信号
    input [7:0] left_img[31:0][31:0],   // 左图像输入
    input [7:0] right_img[31:0][31:0],  // 右图像输入
    output [9:0] disp[31:0][31:0]       // 视差输出
);

parameter P1 = 8;
parameter P2 = 32;
parameter MAX_DISP = 64;
parameter WIDTH = 32;
parameter HEIGHT = 32;

其中，P1和P2是SGM算法中的参数，MAX_DISP是最大视差值，WIDTH和HEIGHT是图像尺寸。

接下来，我们需要定义一些中间变量：

reg [9:0] cost[31:0][31:0][63:0];
reg [9:0] accum_cost[31:0][31:0][63:0];
reg [9:0] min_cost[31:0][31:0];
reg [4:0] direction[31:0][31:0];
reg [9:0] disp_map[31:0][31:0];

其中，cost表示代价矩阵，accum_cost表示累积代价矩阵，min_cost表示最小代价矩阵，direction表示路径方向，disp_map表示视差图。

接下来，我们需要实现SGM算法的各个模块。首先是计算代价矩阵：

// 计算代价矩阵
for (i = 0; i < HEIGHT; i = i + 1) begin
    for (j = 0; j < WIDTH; j = j + 1) begin
        for (d = 0; d < MAX_DISP; d = d + 1) begin
            if (j < d) begin
                cost[i][j][d] = 1024;
            end else begin
                cost[i][j][d] = abs(left_img[i][j] - right_img[i][j-d]);
            end
        end
    end
end

其中，d表示视差值，cost[i][j][d]表示左图像第i行第j列的像素与右图像第i行第j-d列的像素的灰度差。

接下来是计算累积代价矩阵：

// 计算累积代价矩阵
for (i = 0; i < HEIGHT; i = i + 1) begin
    for (d = 0; d < MAX_DISP; d = d + 1) begin
        accum_cost[i][0][d] = cost[i][0][d];
    end
    for (j = 1; j < WIDTH; j = j + 1) begin
        for (d = 0; d < MAX_DISP; d = d + 1) begin
            min_cost[i][j] = 1024;
            for (k = 0; k < MAX_DISP; k = k + 1) begin
                if (d >= k) begin
                    a = accum_cost[i][j-1][k] + cost[i][j][d];
                end else begin
                    a = accum_cost[i][j-1][k] + P1 + cost[i][j][d];
                end
                if (d <= k) begin
                    b = accum_cost[i][j-1][k] + cost[i][j][d];
                end else begin
                    b = accum_cost[i][j-1][k] + P1 + cost[i][j][d];
                end
                if (abs(d-k) > 1) begin
                    a = a + P2;
                    b = b + P2;
                end
                if (a < min_cost[i][j]) begin
                    min_cost[i][j] = a;
                    direction[i][j] = 0;
                end
                if (b < min_cost[i][j]) begin
                    min_cost[i][j] = b;
                    direction[i][j] = 1;
                end
            end
            accum_cost[i][j][d] = min_cost[i][j];
        end
    end
end

其中，a和b分别表示左侧和上侧路径的代价，k表示左侧路径的视差值。

接下来是计算视差图：

// 计算视差图
for (i = 0; i < HEIGHT; i = i + 1) begin
    for (j = 0; j < WIDTH; j = j + 1) begin
        min_cost[i][j] = 1024;
        for (d = 0; d < MAX_DISP; d = d + 1) begin
            if (accum_cost[i][j][d] < min_cost[i][j]) begin
                min_cost[i][j] = accum_cost[i][j][d];
                disp_map[i][j] = d;
            end
        end
    end
end

// 输出视差图
for (i = 0; i < HEIGHT; i = i + 1) begin
    for (j = 0; j < WIDTH; j = j + 1) begin
        disp[i][j] = disp_map[i][j];
    end
end

其中，disp[i][j]表示左图像第i行第j列的像素与右图像第i行第j-disp[i][j]列的像素的视差值。

最后，我们需要在顶层模块中实例化SGM模块，并连接输入输出端口：

sgm u_sgm (
    .clk(clk),
    .rst(rst),
    .left_img(left_img),
    .right_img(right_img),
    .disp(disp)
);

通过以上的Verilog代码，我们就可以在FPGA双目采集系统上实现SGM算法，实现立体匹配并得到深度图。