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Das Stereo-Matching ist ein wesentliches Thema in der Computer Vision. Die hohe Komplexität und der massive Rechenaufwand schränken jedoch seine Anwendbarkeit in Echtzeit ein. Diese Arbeit präsentiert einen pixelgenauen Pipeline-Co-Prozessor für konfigurierbare binokulare Stereo-Rektionierung, regionsoptimiertes semi-globales Matching (SGM), Überprüfen der Links-Rechts-Konsistenz (LRC) und Disparitätsverfeinerung. Die Beiträge sind wie folgt zusammengefasst: 1) Anstatt das gesamte Bild einer großen Anzahl von Linien zu speichern, kann die Puffergröße erheblich reduziert werden, indem der Anpassungsbereich berechnet wird, basierend auf den vorkalibrierten Koeffizienten. 2) Ein approximativer Teiler mit Newton-Iterationen kann eine Genauigkeit von 10−7 für hochpräzise Rektionierung mit niedriger Latenz erreichen. 3) Ein vierläufiger paralleler zweistufiger Pipeline wird eingesetzt, um den Rechenengpass des SGM, d.h. die Kostenaggregation, zu adressieren. 4) Die pseudo-dual-port SRAMs und das Stapelmechanismus lösen das Problem des inversen Pixelflusses beim Füllen von Löchern mit geringem Ressourcenverbrauch. Schließlich wird die vorgeschlagene Architektur auf einem Intel Stratix-IV FPGA implementiert und kann 144 Bilder (1024 768-Pixel) pro Sekunde bei einer maximalen Arbeitsfrequenz von 113,13 MHz verarbeiten.
Dong et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.