SURF算法并行优化及硬件实现

摘要：

加速鲁棒特征(SURF)算法计算复杂度高、硬件实现需要大量的逻辑和存储资源,且描述符构建过程难以并行实现、无法满足实时性要求.针对上述问题,提出一种SURF算法的并行优化方法,并给出基于FPGA器件的硬件实现方法.首先采用圆形特征区域和径向梯度变换等方法实现旋转不变性,达到取消主方向计算和特征区域旋转的目的,实现SURF算法从积分图像计算到描述符生成的全过程并行优化；然后基于FPGA器件,采用多存储器和多路并行流水结构实时实现SURF优化算法.对比实验结果表明, SURF优化算法的匹配性能与SURF算法相当,虽然匹配点数比SURF算法低5%~20%,但匹配正确率比SURF算法高5%~10%； SURF优化算法硬件实现仅采用13.5MHz的时钟,对于分辨率为720×576的视频流,处理速度达到25帧/s,满足了实时性要求.

关键词：SURF算法、并行优化、硬件实现、径向梯度变换、扇形分割

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院光电信息处理重点实验室开放基金OEIP-O-201203

在线出版日期：2015-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：256-263