硬件加速邊緣檢測(cè)優(yōu)化處理方案

硬件加速邊緣檢測(cè)優(yōu)化處理方案摘要：針對(duì)計(jì)算機(jī)處理高清圖像或視頻的邊緣檢測(cè)時(shí)存在延時(shí)長(zhǎng)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)帶寬受限的缺點(diǎn)，提出了用VivadoHLS將邊緣檢測(cè)軟件代碼轉(zhuǎn)換成RTL級(jí)硬件電路的硬件加速方法。硬件加速是將運(yùn)算量大的功能模塊由硬件電路實(shí)現(xiàn)，根據(jù)硬件電路工作頻率高和數(shù)據(jù)位寬自定義，可以解決延時(shí)長(zhǎng)和數(shù)據(jù)寬度受限的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，邊緣檢測(cè)硬件加速方法不僅使延時(shí)和數(shù)據(jù)帶寬都得到了改善，而且也縮短了邊緣檢測(cè)的開(kāi)發(fā)周期。0引言在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域中，圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)起著重要的作用，其效果好壞直接影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。由于圖像的邊緣蘊(yùn)含了豐富的內(nèi)在信息，是進(jìn)行圖像分割、特征值提取的重要依據(jù)。邊緣檢測(cè)不僅能減少處理數(shù)據(jù)，又能保留圖像中物體的形狀信息，是實(shí)時(shí)圖像處理中的重要內(nèi)容之一[1]。在現(xiàn)階段，主要采用軟件方式或者FPGA硬件方式來(lái)實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)。文獻(xiàn)[2]-[4]采用軟件方法實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)，雖然邊緣檢測(cè)的效果得到了改善，但是不能在延時(shí)和數(shù)據(jù)帶寬方面做出改善。文獻(xiàn)[5]-[7]采用FPGA方法實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)，此硬件方法雖然改善了邊緣檢測(cè)的延時(shí)長(zhǎng)和數(shù)據(jù)帶寬受限的不足，但是由于FPGA硬件設(shè)計(jì)的復(fù)雜性會(huì)導(dǎo)致整個(gè)電路開(kāi)發(fā)周期變長(zhǎng)。本文采用Xilinx公司的VivadoHLS將邊緣檢測(cè)的軟件代碼轉(zhuǎn)化為RTL硬件電路。這樣不僅解決了軟件方法所帶給系統(tǒng)延時(shí)長(zhǎng)和數(shù)據(jù)帶寬窄的缺點(diǎn)，而且避免了FPGA硬件電路設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)的不足。1邊緣檢測(cè)算法設(shè)計(jì)基于Sobel算子的邊緣檢測(cè)具有算法簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)方便等優(yōu)勢(shì)，但在處理圖像時(shí)會(huì)存在對(duì)噪聲敏感和邊緣界限模糊等不足，所以需要在Sobel算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化后的邊緣檢測(cè)由中值濾波、膨脹濾波、邊緣檢測(cè)模塊和腐蝕濾波模塊構(gòu)成，如圖1所示。在圖像輸入后，首先中值濾波器對(duì)輸入圖像進(jìn)行平滑圖像噪聲處理，然后由膨脹濾波器求出圖像的局部最大值，再由邊緣檢測(cè)模塊來(lái)提取圖像的邊緣信息，最后由腐蝕濾波器消除圖像中的“斑點(diǎn)”噪聲，從而得到最佳的圖像邊緣。2邊緣檢測(cè)軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)邊緣檢測(cè)的軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)主要包括軟件應(yīng)用設(shè)計(jì)、硬件加速設(shè)計(jì)和SoC應(yīng)用設(shè)計(jì)。2.1軟硬件協(xié)作開(kāi)發(fā)流程軟件應(yīng)用設(shè)計(jì)是將邊緣檢測(cè)的功能用OpenCV函數(shù)或者自定義功能函數(shù)實(shí)現(xiàn)；硬件加速設(shè)計(jì)將軟件代碼轉(zhuǎn)換為RTL電路，其中不可綜合的函數(shù)或者語(yǔ)句需用VivadoHLS支持的函數(shù)替換；SoC應(yīng)用設(shè)計(jì)將VivadoHLS輸出的RTL電路應(yīng)用到實(shí)際的SoC系統(tǒng)[8]。圖2是邊緣檢測(cè)硬件加速流程圖。如圖2所示，首先完成軟件應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，然后將VivadoHLS不能綜合的OpenCV函數(shù)鏈替換成HLS視頻庫(kù)函數(shù)鏈，最后封裝成IP在FPGA中調(diào)用。2.2邊緣檢測(cè)軟硬件協(xié)作實(shí)現(xiàn)在軟件實(shí)現(xiàn)階段使用OpenCV函數(shù)庫(kù)或者自定義的C語(yǔ)言函數(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)算法，但VivadoHLS不能綜合所有的軟件代碼。當(dāng)軟件代碼中存在VivadoHLS不能綜合的函數(shù)時(shí)就需要將這些函數(shù)展開(kāi)或者替換，如定點(diǎn)運(yùn)算、片上的行緩存和窗口緩存來(lái)完成動(dòng)態(tài)的內(nèi)存分配、浮點(diǎn)和圖像在外部存儲(chǔ)器中存放和修改的操作。硬件加速方案是在軟件應(yīng)用的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的。在搭建SoC時(shí)，使用的是芯片內(nèi)部的AXI互聯(lián)總線，其所支持的數(shù)據(jù)類型是AXI4videostream。在設(shè)計(jì)邊緣檢測(cè)IP接口時(shí)需要將AXI4videostream與VivadoHLS所支持的hls：：Mat類型進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換模塊見(jiàn)圖2中AXIvideo2Mat和Mat2AXIvideo模塊。VivadoHLS將OpenCV函數(shù)鏈轉(zhuǎn)換成HLS視頻庫(kù)函數(shù)鏈。硬件加速階段包括邊緣檢測(cè)的仿真與優(yōu)化，只有在優(yōu)化和仿真通過(guò)之后才將RTL級(jí)電路封裝成IP核輸出。3系統(tǒng)搭建與IP核優(yōu)化邊緣檢測(cè)的軟硬件協(xié)作應(yīng)用具有一定的局限性，只能在具備處理器和可編程邏輯陣列的SoC中應(yīng)用。本文是在Xilinx公司的zc7z020clg484-1系列芯片中進(jìn)行邊緣檢測(cè)的系統(tǒng)搭建與功能驗(yàn)證