基于FPGA与DSP的SIFT特征点检测与匹配方法研究的开题报告一、研究背景SIFT，即尺度不变特征变换，是一种用于图像处理和计算机视觉中的算法，主要用于特征点的检测和匹配。SIFT算法具有尺度不变性、旋转不变性、视角不变性等优点，因此在计算机视觉领域被广泛应用。但是，SIFT算法计算量大、耗时长，因此需要电子计算机等高性能设备来实现。近年来，随着FPGA计算平台的发展，越来越多的研究人员开始将SIFT算法实现在FPGA平台上，以加快算法的运行速度。此外，DSP芯片也是一种优秀的计算平台，用于数字信号处理和图像处理。因此，将SIFT算法实现在FPGA和DSP平台上，不仅可以实现快速运行，还可以提高计算精度和减少能量消耗。二、研究目的本研究旨在研究基于FPGA与DSP的SIFT特征点检测与匹配方法，并实现一个性能优异的SIFT算法的硬件加速器。三、研究内容1.SIFT特征点检测与匹配算法的原理与流程研究2.基于FPGA平台的SIFT算法实现研究3.基于DSP平台的SIFT算法实现研究4.FPGA与DSP平台的SIFT算法实现比较与性能分析5.SIFT硬件加速器的设计与实现四、研究方法本研究将采用文献研究、理论分析、模拟仿真、系统设计等方法，结合Matlab、Vivado、Quartus、ModelSim等软件工具进行算法实现和性能测试。五、预期成果1.研究基于FPGA与DSP的SIFT特征点检测与匹配方法，提高算法的执行效率和运行速度。2.设计并实现一个高性能的SIFT硬件加速器，可用于实际应用场景中的图像特征点检测和匹配。3.开发一套基于硬件加速器的图像处理系统，为计算机视觉领域的研究提供可靠的技术支持。六、研究时间安排研究时间为一年，具体安排如下：1.第1-2个月：文献调研和学习相关理论知识2.第3-4个月：基于Matlab实现SIFT算法，熟悉算法流程并完成调试3.第5-6个月：基于FPGA平台实现SIFT算法，并进行性能测试和分析4.第7-8个月：基于DSP平台实现SIFT算法，并进行性能测试和分析5.第9-10个月：比较两种平台上的SIFT算法实现效果，确定硬件加速器的设计方案6.第11-12个月：设计并实现一个高性能的SIFT硬件加速器，并进行性能测试和分析。七、参考文献[1]LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].Internationaljournalofcomputervision,2004,60(2):91-110.[2]ZhangX,FowersJ,OvtcharovK,etal.High-PerformanceSIFTImplementationonModernFPGA[J].IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,2019,30(3):599-612.[3]XiaoN,YuanZ,NingR,etal.DesigningEfficientSIFTFeatureExtractionAlgorithmwithFPGAforVideoSurveillanceSystem[J].IEEEAccess,2019,7:119428-119437.[4]ZhouG,YuB,GohWL.PerformanceevaluationofSIFTalgorithmonGPUandFPGA[C]//2015InternationalConferenceonIndustrialInstrumentationandControl(ICIC).IEEE,2015:1415-1419.