FPGA实现的双目视觉绿色作物深度图处理

"基于双目视觉绿色作物视频流的深度图FPGA实现" 本文详细探讨了在计算机视觉领域中，如何利用双目视觉技术对绿色作物视频流进行深度图的FPGA实现，旨在解决实时性和准确性的问题。双目视觉是模仿人类双眼的视觉原理，通过两台同步的摄像头从不同角度捕捉同一场景，计算图像间的视差，进而获取场景的三维信息。这种方法具有设备简单、功耗低和非破坏性测量等优点，特别适用于机器人导航、医学、虚拟现实和场景重建等领域。 然而，当前立体视觉技术在实际应用中面临的主要挑战是实时处理能力和精度之间的平衡。传统的通用处理器在处理这类问题时效率不高，因此，本文提出了一种基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的解决方案。FPGA因其高度并行计算能力、可定制性和低延迟特性，成为解决这一问题的理想选择。 文中详细阐述了FPGA实现的具体过程，包括BM（Block Matching）立体匹配算法的优化和绿色作物区域提取算法的设计。BM算法在高纹理图像中表现出较好的匹配效果，而通过FPGA实现，可以实现算法的并行化和流水线处理，进一步提升处理速度。在1920x1080分辨率的图像上，整体算法运行速度达到49.75FPS，BM算法本身更是达到了51.59FPS，充分满足了实时性的需求。 此外，考虑到田间环境中的绿色作物识别，文章还涉及了“超绿”（可能指的是对绿色作物的特别关注或处理）技术的应用，它能帮助准确地定位和提取作物区域，这对于农业自动化、精准农业和作物生长监测等具有重要意义。 这篇硕士论文的研究成果为基于双目视觉的绿色作物视频流处理提供了一个高效、实时的硬件实现方案，对于推动农业自动化和计算机视觉技术在农业领域的应用具有显著的贡献。关键词包括：FPGA、BM算法、立体视觉、超绿以及机器人技术。