《表1 相对梯度方向分类方式》

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《基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取》

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梯度幅值直方图索引的计算是提取特征描述符的重要一步。从特征描述符提取伪代码可见，梯度幅值直方图索引由r、c平面的基准索引和o方向的偏移索引两部分组成。基准索引计算与式（1）、式（2）相关，存在三角函数和乘法运算，利用硬件实现复杂度高。为了避免指数、三角函数和乘法运算，本文对梯度幅值直方图基准索引的产生进行简化。与图1中红色正方形代表的子区域相对应，直方图基准索引分别为0，8，…，120。在设计时，把图1中每个邻域像素点梯度幅值对应的梯度幅值直方图的基准索引（同一子区域中的像素点的基准索引相同，可能不同的是o方向的偏移索引）固化到ROM中，硬件执行时直接读取。o方向偏移索引的计算与梯度方向有关。为了避免利用硬件把360°平均分成8类，降低复杂度，本文在梯度方向用类别表示的基础上求解o方向的偏移索引，将相对梯度方向类别分成8类，分类方式如表1所示。对于最终直方图索引，结合表1，如果r、c平面直方图基准索引为120，相对梯度方向分类后的类别为7，则对应的最终梯度幅值直方图索引为127。