【摘 要】
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SURF算法广泛用于目标检测、跟踪和匹配等视频图像处理领域,但其计算复杂度高,在通用CPU上计算速度慢、实时性差,但SURF特征提取算法具备良好的可并行性.因此,根据现场可编程
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170121);高等学校学科创新引智计划(B12018)
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SURF算法广泛用于目标检测、跟踪和匹配等视频图像处理领域,但其计算复杂度高,在通用CPU上计算速度慢、实时性差,但SURF特征提取算法具备良好的可并行性.因此,根据现场可编程门阵列(FPGA)支持细粒度并行的特点,基于HLS(High-level Synthesis)设计并实现了适合FPGA的SURF特征提取硬件加速单元.实验结果表明,相比通用CPU,基于FPGA的SURF特征提取加速效果明显;相比HDL方式,基于HLS设计算法开发效率高、可移植性好.
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