双目立体视觉是计算机视觉技术研究领域中的热点问题之一,主要采用两台摄像机对同一景物进行拍摄,根据几何原理将不同位置获取的二维图像信息进行三维重建,从而恢复原景物的三维信息。由于其原理是直接模拟人眼观察事物的方式,是获取三维场景中深度信息的重要手段。立体匹配是双目立体视觉中的一个重要研究方向,在机器人导航、三维测距、虚拟现实等领域具有广泛的应用。改进匹配算法来提高匹配的精度,首先,在进行Mini-Census变换时,邻域像素需要与中心像素及其平均值进行比较,得到一串两位数码;然后,利用图像的梯度信息动态地调节匹配窗口的尺寸,根据匹配窗口尺寸的差异分别使用改进稀疏Census变换;最后,将左右一致性检测、投票算法相结合,对视差图进行细化处理,从而得到较为准确和稠密的视差图。双目立体匹配算法的计算量大、复杂度高,一些传统平台无法满足实时性要求,从而在很大程度上制约了在实际中的应用。本文采用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Arrays FPGA)作为硬件实现平台,采用Verilog HDL语言设计匹配算法中图像数据缓存、Census变换、梯度计算、左右一致性检测等相关功能模块,通过功能模块间的并行化和流水线化,提高匹配算法的处理速度。本文选用Altera公司的Cyclone II系列芯片中的的EP2C35F672的FPGA芯片作为处理核心,Quartus II 11.1作为主要开发工具,使用线逻辑分析仪Signal Tap II及Modelsim SE6.5等仿真工具进行在线调试。选择Middlebury图像库中的标准测试立体图像对进行试验。验证本文算法在匹配精度和实时性两方面的可行性和有效性。