基于SURF特征的实时角度测量：2019 SEU-Xilinx暑期学校项目

"2019 SEU-Xilinx国际暑期学校项目设计文档_第5组1" 本设计文档详述了一项基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征的实时角度测量系统，旨在解决工业制造领域中零件角度位置筛选的问题。通过利用计算机视觉技术，特别是SURF算法，该项目目标是在FPGA(Field-Programmable Gate Array)平台上实现高效的图像处理，以达到实时的图像特征提取和角度测量。 设计概述： 设计的目标是开发一个能够实时监测并分析零件摆放角度的系统，特别关注于送料分选阶段的工业应用。SURF算法被选为特征提取工具，因为它能够在低噪声环境下有效地提取图像特征，并且适合高速处理。设计利用FPGA的并行处理能力，提高图像处理速度，以支持高帧率的视频流。核心功能是通过比较参考图像与输入图像的特征点，计算几何变换矩阵，进而确定物体的旋转角度。尽管最终完成了积分图生成和二阶高斯滤波的算法设计，但在Vivado HLS(High-Level Synthesis)生成IP核时遇到了问题，导致IP核的接口未能与演示系统中的其他模块完全匹配，因此未能形成完整的视频处理流水线。 系统组成及功能说明： 1. 特征提取模块： - 积分图生成模块：积分图是一种加速图像处理的方法，用于快速计算图像区域的亮度总和，对于特征检测尤其有用。 - 海森行列式估计模块：这部分用于检测图像中可能的特征点，通过计算图像梯度的海森矩阵实现。 - 关键点检测模块：基于海森行列式的检测结果，确定稳定的兴趣点，即特征点。 - 描述子生成模块：生成特征点的描述符，使得在不同视角或光照条件下，特征点仍能被准确识别。 2. 系统框图：虽然未提供具体框图，但通常会包含输入视频源、预处理模块（如灰度化和降噪）、特征提取模块、特征匹配模块、角度计算模块以及输出显示或存储模块。 3. 特征匹配与角度计算模块： - 特征匹配是通过比较参考图像和输入图像的描述符，找出对应的关键点，形成匹配对。 - 角度计算则依赖于匹配的关键点，通过RANSAC(Random Sample Consensus)或其他稳健的匹配剔除算法排除错误匹配，然后应用单应性矩阵或极线几何来计算几何变换，从而得出物体的旋转角度。 尽管项目遇到了集成问题，团队成员仍然从中学到了宝贵的实践经验，包括FPGA设计、图像处理算法的应用以及项目管理技能。他们认识到在实际工程中，除了算法设计外，硬件接口的兼容性和软件集成同样重要。