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(多图)LEON3开源软核处理器动态图像边缘检测SoC设计

李贞妮?? 李晶皎?? 李亮?? 东北大学信息科学与工程学院?? 2015年04月16日 ?? 收藏0

4 实验结果

4.1 动态图像边缘检测算法硬件实现仿真与分析

文中首先利用Matlab验证局域熵边缘检测算法设计的正确性,然后采用Verilog HDL硬件描述语言编写图像边缘检测算法,在算法实现过程中,为提高算法的性能,采用了Quartus II中自带的DSP加速宏模块。同时,为验证仿真算法的正确性,编写Testbench系统测试文件,对其进行仿真验证,图6为局域熵边缘检测算法的硬件仿真时序图。

图6 局域熵边缘检测算法硬件实现仿真时序图
图6 局域熵边缘检测算法硬件实现仿真时序图

从图6中,可以看到3×3窗口产生的过程,L1~L3为采用片上缓存的方法实现的三行数据的同步。X1~X9对应3×3窗口中的9个像素点。图中最终的数据输出是有一定时延的,这是由于算法中存在大量的乘加运算和浮点数运算造成的。

在实现算法的同时,考虑到所选芯片提供了可用于加速算术运算的DSP模块,于是为了加速算法的处理速度,在算法实现过程中,加入了大量的DSP加速处理模块,如乘加器,浮点除法器等。表1给出了用硬件语言实现上述算法所使用的芯片资源情况。表2给出了该算法对DSP加速模块的使用情况。

LEON3处理器动态图像边缘检测的SoC设计

4.2 动态图像边缘检测SoC系统性能测试

测试采用的硬件开发平台为FPGA CycloneIIEP2C70F896C6N,Quartus II版本为10.0(32位),LEON3开发包版本为grlib-gp1-1.0.22-b4095.zip。D5M摄像头工作在25MHz频率,所采集的图像分辨率为400×240,R、G、B每种色彩以10-bit二进制数据表示,D5M摄像头每秒采集22~25帧图像。LTM显示屏的显示分辨率为400×240,工作在33MHz频率。

表3为测试得到的片上资源使用情况。从其结果可以分析得到,文中设计的动态图像边缘检测SoC占据的片上资源在可以接受的范围内。

LEON3处理器动态图像边缘检测的SoC设计

且由实际测试可知,在外界环境适中的条件下,系统可以得到很好的图像边缘检测效果。但由于图像的分辨率较大,而边缘检测算法中所采用的窗口为3×3,相对于图像来说较小,所以图像上的一些小的阴影区域也会被检测出来,形成阴影区域干扰,影响图像的边缘检测效果。但总体来说,实现了动态图像边缘提取的最终目的。

结语

本文介绍了基于LEON3开源软核处理器的动态图像边缘检测SoC设计。

实验结果表明该SoC系统工作正常,可以实现每秒22~25帧,最佳分辨率为400×240和640×480的动态图像边缘检测功能,平均数据延时在70~80个系统时钟。系统具有很好的可移植性与可配置性,占用资源少,速度快,具有广泛的应用前景。

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SOC? 动态图像边缘检测? 局部熵算法?

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