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邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中，尤其是特征提取中的一個研究領域。 本文采用局部熵邊緣檢測算法，將圖像采集，邊緣檢測和圖像顯示三個部分封裝設計為IP(Intellectual Property)核，通過AMBA APB總線嵌入到LEON3的經典SoC架構中。實現了多路數據并行處理和DSP模塊加速處理，配合CPU軟核的協調參數配置功能，可以充分發揮硬件設計的高速性和靈活性。此外，由于動態圖像邊緣檢測是圖像處理應用中必不可少的一部分，因此文中設計的動態圖像邊緣檢測SoC可以方便的移植到其他圖像處理應用中，具有廣泛的應用前景。 1 SoC和LEON3開源軟核處理器 SoC是系統級芯片的簡稱，系統不僅包含了處理器內核、存儲器等硬件系統，同時還含有相應的嵌入式軟件，是一個真正的軟、硬件均具備的完整體系。利用SoC設計方法，可以將一個復雜的系統集成到單一芯片中，并具有低功耗，低成本及高速性的特點。與利用ASIC實現的SoC相比，利用FPGA實現的SoC具有可配置性的特點，因此具有更好的可擴展性和可移植性。 LEON3開源軟核處理器是Gaisler Research公司提出的一款32位、符合SPARC V8結構的開源軟核處理器。它具有高性能，低復雜性和低功耗的優點。另外，所有屬于GRLIB的IP核及LEON3處理器的源代碼在GNU GPL(GNU General Public License，GNU通用公共許可證)授權協議下，可以免費地應用于研究和教學目的，因此，LEON3開源軟核處理器特別適合于SoC的開發設計。 2 SoC系統架構設計 通過分析系統的功能與要求，結合LEON3自身架構的特點，設計基于APB總線的動態圖像邊緣檢測Soc系統架構如圖1所示。自定義IP核為本設計的重點。在LEON3的SoC架構中，APB外圍低速總線為一些低速模塊提供了接口。若想要在APB總線實現動態圖像的實時采集、處理和顯示，就要想辦法使采集到的數據不參與到總線傳輸中去。 圖1 基于APB總線的SoC架構實現框圖 在本設計中，通過采用片上存儲資源做FIFO的辦法，使得攝像頭采集到的數據得以緩存，最終在顯示器上顯示。在數據輸出顯示之前，可以選擇是否經過圖像邊緣檢測算法模塊處理。若經過模塊，則顯示圖像經過邊緣檢測后的結果;若不經過，則顯示原始圖像。 通過這種方法，避免大量圖像數據參與AHB與APB總線之間的數據傳輸，以減少不必要的中間過程，提高數據的實時性。這樣就避免了APB總線低速、低帶寬與動態圖像邊緣檢測系統高速、高帶寬的矛盾。使得整個圖像的數據流都在白定義IP核內部得到處理，這樣既滿足了APB總線的約束也實現了系統的功能需求。 3 動態圖像邊緣檢測SoC的實現 本設計提出了一種集圖像采集、存儲、處理和顯示于一個IP核的設計方法，也是動態圖像邊緣檢測SoC設計的核心部分。 3.1 局部熵算法的硬件實現 局部熵邊緣檢測算法的基本思想是：選擇待處理像素點的8鄰域，即以待處理像素點為中心的3×3窗口;再由局部熵的定義式(公式1)計算出圖像3×3窗口的局部熵; 然后通過與給定的閾值進行比較，得到二值化圖像，即可得出圖像的邊緣。硬件實現的處理過程為流水線方式，處理的對象為3×3大小的圖像窗口。具體步驟如下： ①3×3窗口的產生。3×3窗口主要通過片上緩存和延時單元實現。圖2是以經過3個時鐘為例說明了同步產生3×3窗口中一行數據的過程。 圖2 同步數據的產生 ②熵值的計算。將步驟1中得到的3×3窗口的9個并行數據途經兩路進行處理。對于3×3窗口，式(1)化簡為式(2)： 3×3窗口的9路并行數據，一邊送去做并行相加求和，再求平方，作為除法運算的分母;同時把9個數據分別求平方，再求合，作為除法運算的分子。在做除法運算前，為確保其計算精度，要先將分子與分母轉換成IEEE-745浮點數后再進行浮點除法運算。最后還要把除法運算的結算轉換成整數，考慮到除法運算的結果可能小于1，于是在轉換整數前放大1000倍，即保留3位有小數有效位，最后將轉換后的整數輸出，至此實現了局部熵值的計算過程。局部熵值計算的硬件處理流程如圖3所示： 圖3局部熵值計算流程示意圖 ③閾值比較及二值化處理。②中已經得到了放大1000倍后的熵值，在這里只需通過一個比較電路，當熵值大于閾值時，輸出0;當熵值小于閾值時，輸出1。這樣就得到一幅二值化后的邊緣圖像。至此，完成了整個局部熵邊緣檢測算法的硬件實現。 3.2 自定義IP接口設計 自定義IP核包含以下幾個主要部分：圖像采集(D5M攝像頭接口);圖像制式轉換;圖像存儲;圖像顯示(LTM顯示接口);圖像邊緣檢測模塊;自定義寄存器。 圖4給出了基于APB外圍低速總線所設計的圖像邊緣檢測IP核的外部接口信號圖。由圖中可知，此IP核的接口信號可分為： 圖4 用戶定義圖像邊緣檢測IP核接口 ①系統時鐘與復位信號：是整個LEON3架構所共用的時鐘信號和復位信號，而iCLK_50是由外部直接引入的頻率為50MHz的時鐘，未經過PLL處理。 ②IP核控制信號：主要實現IP核的觸發功能和結束功能。 ③APB總線的輸入信號和輸出信號：此信號主要用于APB總線控制、IP核選擇、IP核使能等，其中包括對IP核內部寄存器的設置都是通過APB總線信號來完成的。 ④D5M攝像頭輸入信號和輸出信號：此信號主要完成對D5M攝像頭的配置以及數據采集。 ⑤LTM顯示器輸入信號和輸出信號：此信號用于對LTM顯示器的配置。由于基于APB總線的IP核集成D5M攝像頭、LTM顯示器和邊緣檢測算法于一體，所以外部接口信號相對較多。但就APB總線本身而言，其信號并不多，這也是基于APB總線的設計方法相對簡單的原因。 3.3 自定義IP核的結構設計 有關“基于APB外圍低速總線圖像檢測IP核的實現基本思想部分”略——編者注。 基于APB總線的IP核框架結構如圖5所示。 圖5 用戶定義圖像邊緣檢測lP核結構 4 實驗結果 4.1 動態圖像邊緣檢測算法硬件實現仿真與分析 文中首先利用Matlab驗證局域熵邊緣檢測算法設計的正確性，然后采用Verilog HDL硬件描述語言編寫圖像邊緣檢測算法，在算法實現過程中，為提高算法的性能，采用了Quartus II中自帶的DSP加速宏模塊。同時，為驗證仿真算法的正確性，編寫Testbench系統測試文件，對其進行仿真驗證，圖6為局域熵邊緣檢測算法的硬件仿真時序圖。 圖6 局域熵邊緣檢測算法硬件實現仿真時序圖 從圖6中，可以看到3×3窗口產生的過程，L1～L3為采用片上緩存的方法實現的三行數據的同步。X1～X9對應3×3窗口中的9個像素點。圖中最終的數據輸出是有一定時延的，這是由于算法中存在大量的乘加運算和浮點數運算造成的。 在實現算法的同時，考慮到所選芯片提供了可用于加速算術運算的DSP模塊，于是為了加速算法的處理速度，在算法實現過程中，加入了大量的DSP加速處理模塊，如乘加器，浮點除法器等。表1給出了用硬件語言實現上述算法所使用的芯片資源情況。表2給出了該算法對DSP加速模塊的使用情況。 4.2 動態圖像邊緣檢測SoC系統性能測試 測試采用的硬件開發平臺為FPGA CycloneIIEP2C70F896C6N，Quartus II版本為10.0(32位)，LEON3開發包版本為grlib-gp1-1.0.22-b4095.zip。D5M攝像頭工作在25MHz頻率，所采集的圖像分辨率為400×240，R、G、B每種色彩以10-bit二進制數據表示，D5M攝像頭每秒采集22～25幀圖像。LTM顯示屏的顯示分辨率為400×240，工作在33MHz頻率。 表3為測試得到的片上資源使用情況。從其結果可以分析得到，文中設計的動態圖像邊緣檢測SoC占據的片上資源在可以接受的范圍內。 且由實際測試可知，在外界環境適中的條件下，系統可以得到很好的圖像邊緣檢測效果。但由于圖像的分辨率較大，而邊緣檢測算法中所采用的窗口為3×3，相對于圖像來說較小，所以圖像上的一些小的陰影區域也會被檢測出來，形成陰影區域干擾，影響圖像的邊緣檢測效果。但總體來說，實現了動態圖像邊緣提取的最終目的。 結語 本文介紹了基于LEON3開源軟核處理器的動態圖像邊緣檢測SoC設計。 實驗結果表明該SoC系統工作正常，可以實現每秒22～25幀，最佳分辨率為400×240和640×480的動態圖像邊緣檢測功能，平均數據延時在70～80個系統時鐘。系統具有很好的可移植性與可配置性，占用資源少，速度快，具有廣泛的應用前景。 |
