2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，如果选择‘基于FPGA的实时双目立体匹配与深度计算系统’作为题目，在实现 Census变换、代价聚合和视差优化时，如何设计高效的并行流水线和片上存储架构以在1080p分辨率下达到实时帧率？
我们团队准备参加2026年的全国大学生FPGA创新设计大赛，选题初步定为‘基于FPGA的实时双目立体视觉深度计算系统’。我们知道核心难点在于立体匹配算法（如Census）的硬件实现，需要在资源有限的FPGA上对高分辨率图像进行实时处理。具体问题：1. 在实现Census变换、代价聚合和视差计算/优化这几个核心步骤时，如何设计数据流和并行度？2. 如何高效利用Block RAM和寄存器来缓存图像行和中间代价数据，以平衡带宽和资源消耗？3. 有没有一些针对FPGA的算法简化或近似策略，可以在保证一定精度下大幅提升速度？希望有经验的学长学姐或工程师能给些架构设计上的思路。
嵌入式入门生
