Tesi Robotica Un coprocessore per Stereo-Matching: Profiling ... | Page 13

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“MF_Tesi” — 2011/9/12 — 11:39 — page 13 — #13

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che inviano informazioni differenti al cervello, che è dotato di un sistema di selezione in grado di identificare le parti interessanti dell’immagine sopprimendo
tutte le altre. In un sistema di visione artificiale, invece, un computer riceve
una matrice di numeri proveniente da una videocamera o dal disco, ed è questo
tutto quello che un computer “vede”. Sarà poi compito di chi risolve il problema
di convertire questa matrice di numeri nella “percezione dell’oggetto”.
Uno dei campi della computer vision in cui si spendono più risorse (sia economiche che intellettuali) è il problema dello stereo matching. Dati due dispositivi di cattura, collocati orizzontalmente alla stessa altezza, si ottengono
due viste differenti della stessa scena, in modo simile a quello che succede nella visione binoculare dell’uomo. Comparando queste due immagini possiamo
ottenere l’informazione della profondità relativa degli oggetti all’interno della
scena, in forma di disparità, che è inversamente proporzionale alla differenza in
distanza degli oggetti.
In particolare in questa tesi si intende analizzare le prestazioni di un algoritmo di stereo matching implementato sia in versione software (linguaggio C)
che in hardware (tramite il linguaggio di descrizione di hardware Bluespec SystemVerilog). Questo algoritmo che si basa su un approccio di programmazione
dinamica ben si presta alla sintesi in hardware per favorire un elevato guadagno di prestazioni, sia per quanto riguarda l’utilizzo di un sistema embedded,
sia perché il punto di forza di questo algoritmo non è tanto la precisione del
risultato ottenuto, che comunque raggiunge risultati più che soddisfacenti, ma
la velocità dei tempi di risposta. Uno dei problemi principali degli algoritmi di
stereo matching