立体视觉技术是三维场景信息感知的重要手段，它通过模拟人类的双眼视觉原理，从两个或多个不同视角的图像中提取场景的深度信息，从而实现对场景的立体感知。在立体视觉系统中，立体匹配算法承担着核心作用，即通过比对左右图像中的对应像素点来获取深度信息。然而，这一过程的运算复杂度非常高，尤其是在实时处理方面要求极高的性能。由于实时处理的需求，传统的软件实现方式难以满足性能要求，因此需要利用专门的硬件来完成匹配运算。
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）作为一种可以现场编程、重复配置的半导体器件，因其高度的并行处理能力和硬件可重配置性，在立体视觉匹配的实时处理方面显示出巨大的优势。利用FPGA实现立体视觉匹配，可以通过硬件描述语言（HDL）来设计电路，将算法的不同部分映射到FPGA上的不同逻辑单元，实现算法的硬件化。相比于传统处理器，FPGA的并行处理能力能显著提高数据处理速度，满足高分辨率立体视觉匹配所需的处理能力。
本文介绍了一种基于FPGA的立体匹配硬件实现结构，该结构通过并行化算法子模块和合理的流水线结构设计，有效提升了性能。该结构主要包括以下几个部分：
1. 自适应相关窗口匹配策略：在算法中引入自适应相关窗口技术，这是一种根据局部图像特征调整匹配窗口大小的策略。在深度不连续区域，即图像中物体边界处，使用较小的窗口可以提高匹配精度；而在平滑区域，使用较大的窗口可以减少计算量。这种策略有效提高了深度不连续区域的视差质量。
2. 左右一致性校验准则：为了去除错误匹配结果，匹配算法结合了左右一致性校验。在立体视觉中，同一场景点在左右两个图像上的位置应该满足一定的几何约束。通过检查左右图像匹配结果的一致性，可以有效过滤掉错误的匹配点。
3. 硬件实现：整个立体匹配过程是在单片FPGA上实现的。作者提出了一种细粒度的流水线结构和子模块并行化设计，能够在有限的硬件资源条件下，将视差搜索范围扩大到128像素。系统时钟频率为60MHz时，对于512×512分辨率的立体图像，系统可以实现超过60帧/秒的处理速度。
通过这样的硬件实现结构，立体视觉匹配系统能够在实时性和准确性方面达到较高水平，这对于需要精确三维感知的应用，如无人车自主导航、3D重建等领域具有重要意义。此外，该研究方法不仅在理论上具备可行性，同时在实际工程实现中也表现出其高效性，为基于FPGA的立体视觉系统的研发提供了理论依据和技术支持。在工业界和学术界，这样的研究成果可作为硬件实现立体视觉匹配的重要参考和指导。
