【摘 要】
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KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)算法计算量大,实时性要求高,在实际应用中,基于现场可编程门阵列FPGA (Field Programmable Gate Array)的KLT算法设计与实现显得尤为重要。本文充
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KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)算法计算量大,实时性要求高,在实际应用中,基于现场可编程门阵列FPGA (Field Programmable Gate Array)的KLT算法设计与实现显得尤为重要。本文充分利用FPGA的流水线操作、高度并行性以及高数据吞吐率等特性,高效快速地实现KLT算法,包括KLT特征点检测算法和KLT特征点跟踪算法。用硬件FPGA设计并实现KLT特征点检测算法需完成四个功能模块,即平滑滤波模块、梯度设计实现模块、特征值计算模块以及本地非最大化抑制模块,KLT特征点跟踪算法需完成两大功能模块,即逆矩阵计算硬件模块以及矩阵向量乘积模块。使用综合工具软件Quartus Ⅱ,进行高级语言仿真实验,同时,在Altera公司的DE2多媒体开发板上对各个功能模块仿真验证,实时跟踪640×480图像序列中的运动目标。
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