SAD立体匹配算法的FPGA实现+源程序(2)
随着社会的发展与科学技术的进步，军事上对立体视觉及匹配问题的需求越来越大。许多国家目前都运用各种手段来重构三文的虚拟战场和研究地形数据库，为精确制导武器提供技术支持的同时也有利于作战的决策与指挥。其次便是航天领域对于此技术的需求。迄今为止，除了月球，人类还不能登上其他星球，所以需要机器人或者卫星应用此技术对星球作间接的考察，重建出星球的三文表面环境与深度信息。这些都是该领域的热点问题。除此以外，还有利于人类对于视觉机制的进一步了解，揭开关于人类视觉的神秘面纱。
综上所述，立体视觉及其匹配技术的发展有利于提高国家在军事和航天等领域的国际竞争力，其他科学领域也会得到相应的发展，研究此课题具有重大意义。
对于任何形式的立体匹配方法，其有效性取决于三个方面，即：选择正确的匹配特征，搜索特征的本质属性并建立算法使其稳定正确地匹配选定特征。立体匹配的研究工作围绕此三个方面展开，并且具有大量的独特匹配方法。但由于涉及问题太多，仍然没有得到很好的解决，尤其是在复杂的情况下，如何使算法在匹配时更加准确，简化算法，需进一步探索和研究。
本文提出了一个新的计算方法，通过使用SAD算法作为相同公制在8比特的512x512的立体图像上解决匹配问题。与已存在的算法相比，这种算法的主要创新之处在于通过利用不同SAD算法的相同之处来减少整个计算时间的可能性。由于FPGA的灵活性而被选为硬件平台。而且，现代化的FPGA在这个领域在大多数实用性运用中提供了整合作用和足够高的速度，通过使用上述算法可以降低FPGA资源的利用率。
1.2相关技术的发展历史及现状
1.3 硬件开发平台介绍
由于利用软件来处理图像无法达到我们对实时性的要求，通过硬件方法来实现各种算法得到了更广泛的应用。而且，硬件系统可以提高信息处理的速度，还支持并行指令，可以充分发挥图像并行处理技术。
常用的硬件系统分为两种，分别为全定制的集成电路（Application Specific Integrated Circuit 简称ASIC）和半定制的DSP与FPGA[5]。对于选择哪种数字芯片需要结合它们不同的特点与需求综合考虑。ASIC是为特定用户或特定电子系统制作的集成电路，其特点为可靠性高，保密性好，性能好，品种多，能面向不同用户的特定需求。然而，它的成本相对较高，开发周期也较长，在此课题中并不是作为最好的选择。半定制的DSP内部采用哈佛结构，作为一种并行体系结构，数据储存与程序指令储存是分开的。因此，它的运算速度很快，适合对数据的处理。然而，DSP只对某些运算作硬件优化，从根本上来说，它还是属于串行指令执行系统，面对大量数据的处理时显露出缺陷，在本课题中同样不适合作为硬件系统。而FPGA既能静态重复编程也能动态重配置，在系统设计中提高了灵活性的同时也提高了通用性。FPGA能实现流水线技术与硬件并行，设计灵活性好，提高运算速度的同时缩短开发周期，所以能达到系统关于实时性的要求，成本相对较低。基于上述原因，此课题选择FPGA作为硬件开发平台。
FPGA的基本结构包括6个部分，包括可编程输入/输出单元、基本可编程逻辑单元、嵌入式块RAM、布线资源、底层嵌入式功能单元和内嵌专业硬核