赵宇凡开题报告—基于图像特征提取与匹配的目标识别系统设计.doc

北京联合大学毕业设计（论文）开题报告 题目： 基于图像特征提取与匹配的目标识别系统设计 专业： 通信工程 指导教师： 韩玺 学院： 信息学院 学号： 30 班级： 2008080304430 姓名： 赵宇凡 课题任务与目的 1、DSP平台为系统硬件平台，并基于DM6437为处理器核心，设计硬件原理图，编写特征点提取算法，使系统通过特征点匹配对静态目标进行识别。 2、（1）DM6437关键特性 时钟频率达 600MHz 1个TVP5146M2视频解码器4个视频DACV输128MDDR2DRAM，提供16M non-volatile flash memory, 64M?NAND?flash, 2M SRAM 提供UART, CAN，I/O接口AIC33 立体音频编码器10/100 MBS以太网接口可配置的 boot load 选项嵌入式的 JTAG 仿真器接口4个用户LEDs及4个用户切换点提供子板扩展插槽VLYNQ接口提供S/PDIF接口 ??? （2）SIFT算法从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。如：在多尺度空间采用DOG算子检测关键点，运算速度大大加快；关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性；在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力；对于16*16的关键点邻域和4*4的子区域，在处理梯度幅度时都进行了类似于高斯函数的加权处理，强化了中心区域，淡化了边缘区域的影响，从而提高了算法对几何变形的适应性；该方法不仅对通用的线性光照模型具有不变性，而且对复杂的光照变化亦具有一定的适应性。　SIFT算法的特点：1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；4. 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；5. 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 2、【1】《TMS320DM6437 Datasheet》， 【2】 【3】/view/2832304.htm 【4】/v8850239.htm 【5】《Allegro PCB Design CIS Getting Started Guide》, 【6】DM6437 的运动目标检测系统》，《信息化纵横》2009年第12期 【7】C/C++图像处理编程》，清华大学出版社 【8】,李建海,王玲玲,孙晶《基于SIFT的多焦距图像特征点提取算法》，《现代电子技术》2010 年第23 期总第334 期 【9】【10】《OrCAD Capture Users Guide》， （1）DM6437处理器。 （2）DM6436处理器中利用Sift算法（3）（4）2、实施方案： （1）Sift算法（2）（3）Matlab软件进行仿真 （4）5）DSP硬件平台的演示工程文件 四、预期结果 1、主要内容：本课题旨在设计出一套目标识别系统，通过图像特征提取与匹配算法实现目标的识别，图像数据由前端传输给出，系统硬件平台使用DSP平台。 2、预期结果：本课题结束后，基本应可以对静态图像目标进行特征点的提取与匹配，并对匹配后的结果进行反馈。 五、进度计划 第1周：查找相关资料对课题进行初步了解，撰写开题报告。 第2周：深入研究课题内容，对系统各部分模块进行了解。 第3-4周：对DM6437处理器核心进行研究 第5周：设计硬件原理图 第6-7周：研究SIFT算法 第8周：编写特征点提取算法 第9周：编写图像处理程序。 第10周：基于Matlab软件制作仿真文件 第11周：分析仿真文件 第12周：制作PCB原理图13周：系统测试及调试 第14周：撰写毕业论文 第15周：准备毕业答辩 第16周：毕业答辩 32 对比后结果 特征点对比 提取