基于參考資料FPGA的圖像實(shí)時處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1、基于FPGA的圖像實(shí)時處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)作者：李杏華劉寧張晶天津大學(xué)半導(dǎo)體光電上網(wǎng)日期：2015年06月12 H評論0 分享到：新浪微博qq空間字號：工mo -eff分步閱讀關(guān)鍵字：FPGA 圖像緩存實(shí)時處理邊緣檢測由于現(xiàn)場實(shí)時測量的需要，機(jī)器視覺技術(shù)越來越多地借助硬件來完成，如DSP芯片、專用 圖像信號處理卡等。但是，DSP做圖像處理也而臨著由于數(shù)據(jù)存儲與處理量大，導(dǎo)致處理 速度較慢，系統(tǒng)實(shí)時性較差的問題。本文將FPGA的IP核內(nèi)置緩存模塊和乒乓讀寫結(jié)構(gòu)相 結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)的緩存與提取，節(jié)省了存儲芯片所占用的片上空間，并且利用圖像預(yù) 處理重復(fù)率高，但算法相對簡單的特點(diǎn)和FPGA數(shù)據(jù)并行處理，結(jié)

2、合流水線的結(jié)構(gòu)，大大 縮短了圖像預(yù)處理的時間，解決了圖像處理實(shí)時性差的問題。1系統(tǒng)架構(gòu)和流程簡介本系統(tǒng)采用了 FPGA與DSP相結(jié)合的架構(gòu)，綜合了各自的優(yōu)點(diǎn)，使系統(tǒng)滿足實(shí)時性要求的 同時，又可以在后續(xù)任務(wù)中完成復(fù)雜算法的處理。系統(tǒng)的整體架構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)上電后，CCD相機(jī)向AD轉(zhuǎn)換芯片TVP5150輸入PAL制式模擬圖像信號，TVP5150 將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號后，以ITU-R BT656格式傳輸?shù)紽PGA, FPGA對采集到的 ITU-R BT656格式的圖像數(shù)據(jù)去消隱化后進(jìn)行預(yù)處理，處理完之后傳輸?shù)紻M642的VPO 口，VPO以8位RAW格式接收圖像數(shù)據(jù)，并通過EDMA通道存儲到連

3、接在EMIFA接口 上的SDRAM中。經(jīng)過DSP的圖像處理后，將SDRAM中的圖像數(shù)據(jù)以ITU-R BT656的 格式經(jīng)DM642的VP2 口傳輸?shù)紻A芯片SAA7121,然后SAA7121進(jìn)行DA轉(zhuǎn)換后，將 PAL制式的模擬信號輸出到LCD顯示器上顯示。需要說明的是，TVP5150和SAA7121通 過DM642的I2C總線接口配置。1圖1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖2 FPGA圖像緩存與處理由于該系統(tǒng)利用FPGA并行性和高速性來縮減圖像預(yù)處理的時間，因此，F(xiàn)PGA的圖像緩 存和預(yù)處理環(huán)5直接影響到系統(tǒng)的實(shí)時性，是整個系統(tǒng)的核心部分，也是本文所要介紹的重 點(diǎn)。根據(jù)圖像預(yù)處理的需求和FPGA內(nèi)部各模塊功能的不

4、同，將其分為4個部分:去消隱化、 濾波、閾值分割和邊緣提取。2.1 去消隱化FPGA接收TVP5150傳輸?shù)臄?shù)字信號為ITUR BT656格式，該格式除了傳輸4 : 2 : 2的 YCbCr視頻數(shù)據(jù)流外，還包含行、列消隱信號。因此，需要將行列消隱信號剔除掉，以便 后期進(jìn)行圖像預(yù)處理。根據(jù)BT656的固有結(jié)構(gòu)，編寫了 Verilog硬件語言程序，用于提取BT656中的720x576個 像素點(diǎn)的有效視頻數(shù)據(jù)，由于圖像處理過程只需要檢測亮度信號（Y分量），因此同時舍去各 像素點(diǎn)的色度信號（Cb、Cr分量），僅保留亮度信號作為圖像有效數(shù)據(jù)。在去消隱化過程中, 每行起始狀態(tài)里，檢測輸入8位數(shù)據(jù)，如果連續(xù)

5、3個輸入信號滿足FF、00、00結(jié)構(gòu)，則 跳入下一個狀態(tài)，判斷下一個8位輸入XY信號，是否為有效圖像標(biāo)志信號（80標(biāo)志該行為 偶場圖像數(shù)據(jù)，C7標(biāo)志該行為奇場圖像數(shù)據(jù)），若判斷是，則計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù)，并采集計(jì)數(shù)器為 偶數(shù)時的數(shù)據(jù)（即亮度信號），為圖像有效數(shù)據(jù)，當(dāng)采集滿720個圖像有效數(shù)據(jù)時，狀態(tài)機(jī)轉(zhuǎn) 入初始狀態(tài)繼續(xù)等待FF、00、00結(jié)構(gòu)，并依此循環(huán)。2.2 濾波攝像機(jī)采集的圖像存在各類噪聲，從而對目標(biāo)信息的進(jìn)一步處理產(chǎn)生不利影響，因此，獲取 圖像后需要對圖像進(jìn)行濾波?？紤]到中值濾波在平滑脈沖噪聲方面非常有效，并且可以保護(hù) 圖像尖銳的邊緣的優(yōu)點(diǎn)，我們選用3x3中值濾波作為系統(tǒng)的圖像濾波算法。中值濾波

6、模塊 包括3個子模塊:乒乓結(jié)構(gòu)讀寫模塊、3x3陣列生成模塊和中值濾波算子模塊，其流程如圖2 所示。國像數(shù)需數(shù)據(jù)信號Fdpram 控制強(qiáng)塊寫完成 林志信號讀 DPR AM 并生成3。模塊DPRKM例化f莢塊地址信號寫他能佰號地址估號讀使艙信號中值港波 算子圖2中值濾波模塊流程圖2.2.1 乒乓結(jié)構(gòu)讀寫模塊為了節(jié)約芯片成本和電路板的片上空間，圖像數(shù)據(jù)的存儲利用FPGA上固有的IP核生成雙 口 RAM來緩存。由于圖像數(shù)據(jù)量較大，而中值濾波只需要持續(xù)地提取3x3模塊來進(jìn)行數(shù) 據(jù)處理，因此，僅需生成4片雙口 RAM,每個用于存儲一行的圖像數(shù)據(jù)，通過乒乓讀寫結(jié) 構(gòu)，便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的緩存。乒乓讀寫結(jié)構(gòu)是指將輸

7、入數(shù)據(jù)流通過輸入數(shù)據(jù)選擇單元等時地將輸入數(shù)據(jù)分配到兩個數(shù)據(jù) 緩存區(qū)，并且再寫入某一個緩存區(qū)的過程中，從另外一個緩存區(qū)讀出上個緩存周期寫入的數(shù) 據(jù)，依此循環(huán)，不斷往復(fù)。在本系統(tǒng)中，選用4片1024x8bit的雙口 RAM作為緩存區(qū)，在 每個緩存周期，向其中1片雙口 RAM中寫入圖像數(shù)據(jù)，同時，讀控制模塊從另外3片雙 RAM中讀出前三個緩存周期已寫入的數(shù)據(jù)，用于生成3x3陣列。當(dāng)一行數(shù)據(jù)緩存完成 后，寫使能信號跳轉(zhuǎn)到下一個雙口 RAM,繼續(xù)進(jìn)行下一行數(shù)據(jù)寫入，讀控制模塊繼續(xù)讀取 剩余三行所存儲數(shù)據(jù)。2.2.2 3x3陣列生成模塊3x3陣列生成模塊利用了 3個并行的24位移位寄存器，如果讀使能信號有

8、效，則在每個時 鐘的上升沿，將3個移位寄存器中的數(shù)據(jù)左移8位，然后將從3個雙口 RAM中讀取的數(shù) 據(jù)分別填充各自對應(yīng)移位寄存器的后8位，在每個讀取周期內(nèi)循環(huán)，直到讀使能信號置低 時停止，然后等待下一行數(shù)據(jù)的循環(huán)。這樣，就生成了中值濾波所需要的3x3陣列。需要 注意的是，每一幀圖像的第一行和最后一行因?yàn)闆]有相應(yīng)的上下行數(shù)據(jù)，因此不能提取3x3 陣列，所以需要控制信號將該兩行數(shù)據(jù)的3x3陣列剔除，以滿足圖像處理的準(zhǔn)確性。在雙口 RAM的讀寫過程中，涉及到讀寫的時序問題，讀寫時序的控制必須滿足建立和保持 時間的關(guān)系，以滿足圖像數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的要求。在此，設(shè)計(jì)了一種新型的讀寫時序控制方法, 首先，在數(shù)據(jù)傳

9、輸至寫雙口 RAM模塊時，利用一個與雙口 RAM寫時鐘頻率相同，但是相 位相差180時鐘做同步處理，使數(shù)據(jù)信號和控制信號的上升沿與該時鐘同步，然后，將 同步后的數(shù)據(jù)信號和控制信號傳輸?shù)诫p口 RAM的寫數(shù)據(jù)端口，則可以將觸發(fā)采集的寫時鐘 的上升沿，恰好置于數(shù)據(jù)信號和控制信號的中央部分，以此保證數(shù)據(jù)寫入的穩(wěn)定性。該讀寫 時序控制圖如圖5所示，其中，Clk_W為寫時鐘，Clk_180。為上文所講的同步時鐘，Datajn 為同步前數(shù)據(jù)信號，Datajm為同步后數(shù)據(jù)信號，由圖可以清楚的顯示，利用這種方法， 可以將數(shù)據(jù)信號穩(wěn)定的寫入雙口 RAM中，減少了時序設(shè)計(jì)時的計(jì)算時間，并且可以節(jié)約時 序仿真的步驟，

10、大大節(jié)省了開發(fā)時間。clk_w -LFLrTTTTTJ-圖3時序同步示意圖2.2.3 中值漉波算子模塊中值濾波的原理是把圖像中某一點(diǎn)的像素值用該點(diǎn)的一個鄰域中各點(diǎn)像素值的中值代替，讓 該點(diǎn)像素值更加接近真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)的濾波方法。在本系統(tǒng)中，選用3x3 中值濾波模塊，其具體算法為將圖像某一點(diǎn)及其周圍8個點(diǎn)的像素按照大小排列順序，取9 個像素值的中間值作為當(dāng)前點(diǎn)的像素值，依次濾除整幀圖像的雜散信號。通過FPGA實(shí)現(xiàn)9個數(shù)大小的排序，為了節(jié)省處理時間和芯片片上資源，利用快速中值濾 波算法，結(jié)合流水線結(jié)構(gòu)，分級排序來選取圖像像素的中間值。排序步驟如下:首先對3x3 陣列進(jìn)行列排序，然后行

11、排序，最后副對角線排序，得到濾波中值。下圖4為快速中值濾 波示意圖，圖中的C代表三輸入排序器，所用比較器為assign結(jié)構(gòu)，可以節(jié)約大量比較所 用時間，提高系統(tǒng)的實(shí)時性。圖4快速中值濾波算法示意圖2.3 閾值分割 由于實(shí)時圖像系統(tǒng)的刷新頻率較快(BT656格式每秒刷新25幀圖像)，每幀圖像之間像素灰 度均值差別很小，因此，我們可以利用上一幀圖像的統(tǒng)計(jì)值來計(jì)算閾值，為下一幀圖像二值 化提供閾值，以適應(yīng)測試環(huán)境變化所引起的閾值變化，閾值統(tǒng)計(jì)采用直方圖的方式。利用FPGA的IP核生成一個256x9位的DPRAM,用以作為直方圖的計(jì)數(shù)器。以該 DPRAM的地址作為圖像的像素值，而以DPRAM的內(nèi)部存儲

12、值，作為該幀圖像中該像素 值的個數(shù)，每讀出一位相應(yīng)的像素，對應(yīng)地址的內(nèi)部寄存器加1,以此完成整幀圖像的像素 統(tǒng)計(jì)。整幀圖像像素統(tǒng)計(jì)完成以后，按照地址從小到大的順序，依此累加DPRAM中的值，當(dāng)累 加和不小于整幀圖像像素數(shù)的0.7時，該DPRAM地址，即為直方圖法得到的閾值，然后 利用該閾值，為下一幀圖像做閾值分割。2.4 邊緣檢測邊緣檢測在圖像處理中占有很重要的地位，好的邊緣檢測，可以提高圖像的定位精度，減少 圖像后續(xù)處理中的數(shù)據(jù)量。綜合考慮各種濾波算法的優(yōu)缺點(diǎn)，由于Sobel算法對噪聲容抗 較大，并且較易在FPGA上實(shí)現(xiàn)，因此，選取Sobel算法作為該系統(tǒng)的邊緣檢測算法。邊緣檢測模塊類似于濾

13、波模塊，同樣也包括3個主要部分:乒乓結(jié)構(gòu)存儲模塊、3x3陣列生 成模塊和Sobel邊緣檢測算子模塊。前兩個部分不再贅述，本文主要介紹Sobel算子模塊。該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平而卷積，即可分別得出 橫向及縱向的亮度差分近似值。利用FPGA在硬件并行結(jié)構(gòu)和流水線結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，我們將整個Sobel算子分為4級，第一、 二級分別將首、末行和首、末列按照算子模板參數(shù)相加并輸出結(jié)果，第三級將上級所得到的 行列結(jié)果分別相減，第四級比較上級所得兩個值的絕對值，取絕對值較小的值作為Sobel 檢測結(jié)果。如此，每個時鐘周期每級都執(zhí)行各自相應(yīng)的加減法運(yùn)算，并在下個時鐘上升沿將 所

14、得數(shù)據(jù)級級傳遞，即可完成3x3陣列的Sobel算法，該模塊的流水線結(jié)構(gòu)如圖5所示。 這樣，在每個時鐘周期，都會輸出1個Sobel檢測值，即處理每一行圖像數(shù)據(jù)，僅需要n+4 個時鐘周期的時間，處理整幀圖像所需最少時間為(n+4)xmx其中n為每行像素點(diǎn)個數(shù), m為行數(shù),T為時鐘周期。圖5 Sobel算法的流水線結(jié)構(gòu)3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析根據(jù)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)搭建的實(shí)驗(yàn)平臺，連接各模塊接口，編譯并下載程序，運(yùn)行系統(tǒng)。在實(shí)驗(yàn) 室環(huán)境下采集圖像，并進(jìn)行濾波和邊緣檢測等處理，在CCS3.3的view/gaph菜單下觀測 處理圖像效果圖，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與原圖對比如圖6所示。由于實(shí)驗(yàn)室光線環(huán)境較為穩(wěn)定，圖像 噪聲較少，濾波效果不明顯，但是通過圖6(c)可以明顯看到圖像邊緣檢測效果較好，可以滿 足圖像預(yù)處理要求。針對系統(tǒng)圖像預(yù)處理速度的評估，我們以Sobel邊緣檢測算法作為參考。首先利用CCS3.3 的計(jì)時函數(shù)，運(yùn)行得到DSP對一幀720x576像素