FPGA实现的图像畸变矫正算法研究

“基于FPGA的图像畸变矫正算法研究，主要关注如何在FPGA上高效地实现图像畸变矫正，解决在线计算复杂度高和片上ROM容量不足的问题。通过压缩逆向映射表并利用插值方法在线重建，降低了FPGA的计算负载和存储需求。MATLAB仿真表明，该算法在不同压缩参数下都能有效矫正畸变图像。” 基于FPGA的图像畸变矫正算法是机器视觉领域中的一个重要研究课题，特别是在实时性和效率要求较高的应用中。FPGA（Field-Programmable Gate Array）由于其可编程性和高速处理能力，常被用于图像处理任务。然而，使用FPGA实现图像畸变矫正时，存在两个主要挑战：一是在线计算逆向映射坐标的复杂性，二是有限的片上ROM容量。 逆向映射是矫正图像畸变的关键步骤，它需要将扭曲的像素坐标转换回其原始无畸变的位置。这个过程通常涉及到大量的计算，这在FPGA上可能会导致实时性能下降。为了解决这个问题，研究者提出了压缩逆向映射表的方法。通过压缩，可以减少存储在FPGA片上ROM中的数据量，从而降低内存需求。 同时，为了重构压缩后的逆向映射表，论文采用了插值方法。插值是一种常用的数据估计技术，它能够在已知的一些离散点之间估算连续函数的值。在本文中，插值用于根据压缩的映射信息在线重建完整的逆向映射坐标，这样可以减少FPGA的计算负担。 MATLAB仿真是验证算法有效性的关键步骤。研究表明，当压缩参数n分别设置为4、8、16时，该算法都能够成功地对畸变图像进行矫正，而且没有显著的信息丢失。这证明了提出的算法不仅在理论上可行，而且在实际应用中具有良好的效果。 该研究成果对于基于FPGA的图像处理系统具有重要意义，特别是在需要快速响应和低功耗的场景中，如无人机航拍、自动驾驶、医学成像等。通过优化算法和硬件资源的结合，可以实现更高效、实时的图像畸变矫正，进一步提升机器视觉系统的性能。