摘  要： 介紹一種基于FPGA的鐵軌檢測方法,，包括嵌入式圖像處理系統(tǒng)的硬件平臺搭建和基于FPGA的圖像處理算法的研究。采用基于FPGA的軟核技術(shù),，完成圖像增強和復(fù)原,、邊緣檢測、閾值分割,、連通域搜索等圖像處理基本算法,，實現(xiàn)在圖像中完成鐵軌區(qū)域的提取。
關(guān)鍵詞： FPGA,；嵌入式系統(tǒng),； 圖像處理；鐵軌檢測

1 基于FPGA的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)流程
　設(shè)計一個嵌入式系統(tǒng),，主要包括硬件平臺搭建和應(yīng)用軟件編寫,。基于FPGA技術(shù),，硬件平臺搭建和軟件編寫都可在相應(yīng)的軟件平臺上完成,。EDK(Embedded Development Kit)是Xilinx公司開發(fā)嵌入式系統(tǒng)的套件工具。EDK套件工具主要包括硬件平臺產(chǎn)生器,、軟件平臺產(chǎn)生器,、仿真模型生成器和軟件編譯調(diào)試等工具，利用其集成開發(fā)環(huán)境XPS(platform studio)可以方便地完成嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計[1],，設(shè)計流程如圖1所示,。

2 硬件平臺搭建過程
　分析系統(tǒng)需求中，鐵軌檢測主要是進(jìn)行圖像的分析處理,，包括三個主要部分：圖像輸入,、圖像處理和結(jié)果顯示。本項目使用依元素公司生產(chǎn)的Xilinx Spartan-3a系列xc3s700a的FPGA開發(fā)板,，軟件版本為Xilinx10.1,。圖像輸入有下列途徑：USB接口、RS232串口,、100 M以太網(wǎng)接口、EDK套件XMD調(diào)試平臺直接下載等,。本文將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.ELF文件格式,，直接燒寫入Flash中。本文不追求實現(xiàn)視頻流處理,，并且圖像要多次使用,，源圖像存儲在Flash中最合理,。圖像處理由Microblaze軟核系統(tǒng)和檢測程序共同完成；圖像顯示由TFT控制器通過VGA輸出信號在液晶顯示屏顯示,。具體硬件平臺搭建過程如下：
　(1)按照XPS應(yīng)用向?qū)?，建立最小系統(tǒng)，配置Microblaze軟核系統(tǒng)參數(shù)和添加UART外設(shè),。
　(2)添加IP核,，并連接到相應(yīng)總線，主要為內(nèi)存控制器,、通信控制和GPIO等,。
　(3)添加自定義的IP。盡管Xilinx提供了許多免費IP,，但是免費的IP不能滿足用戶的所有設(shè)計,。本項目需要自定義的IP有用于控制液晶顯示的TFT_Controller和用于內(nèi)存地址總線及數(shù)據(jù)總線復(fù)用的Mux_logic IP。PLB_TFT_Controller主要產(chǎn)生RGB信號,、行場掃描,、同步信號等，Mux_logic IP用于對SDRAM和Flash總線復(fù)用進(jìn)行控制,，輸入為SDRAM和Flash的控制IP產(chǎn)生的地址總線信號和數(shù)據(jù)總線信號及使能信號,，輸出為復(fù)用地址總線、數(shù)據(jù)總線信號,。
　(4)配置相應(yīng)IP,，并進(jìn)行信號互聯(lián)，將需要控制硬件的port連接到外部,。分配地址空間,，添加UCF配置文件。
　(5)生成硬件比特流文件和硬件驅(qū)動文件,。硬件結(jié)構(gòu)原理圖如圖2所示,。

3 軟件設(shè)計過程
3.1 鐵軌檢測原理

　本項目中鐵軌檢測主要考慮兩種方案[2]：基于邊緣特征和基于區(qū)域特征。(1)基于邊緣特征檢測方法先在全局范圍檢測出邊緣線,，再通過模型或特征限制條件,，從邊緣圖中獲得目標(biāo)邊緣。(2)基于區(qū)域特征的鐵軌檢測,，利用區(qū)域統(tǒng)計特性,，即鐵軌區(qū)域區(qū)別于周圍環(huán)境獨特統(tǒng)計特性來判斷鐵軌區(qū)域。兩種方法中,，前者檢測到的鐵軌線較為準(zhǔn)確,，但是其對二值化閾值嚴(yán)重依賴；后者抗噪性較好，但檢測的鐵軌線不夠準(zhǔn)確,，本文主要討論基于區(qū)域特征的鐵軌檢測,。
　基于區(qū)域特征鐵軌檢測流程如圖3所示，分為四個步驟：

　(1)降低分辨率,。在濾波之前,，先降低圖像分辨率，以消除圖像細(xì)節(jié),，也可減輕后續(xù)處理的計算負(fù)擔(dān),。
　(2)濾波處理。分辨率降低后,，圖像中仍有很多的突兀點,，這是因為鐵軌上各種電磁信號的存在，攝像頭采集到的圖像不可避免地受到高斯噪聲,、系統(tǒng)噪聲的污染,。考慮到圖像特征,，選用中值濾波,，它在平滑脈沖噪聲方面非常有效，同時可以保護(hù)圖像尖銳的邊緣,。
　(3)邊緣提取,。利用邊緣檢測算子檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進(jìn)行量化，包括方向的確定,。Sobel邊緣檢測算子方向性靈活,，可以設(shè)置不同的系數(shù)，抑制噪聲效果較好,，使用范圍廣泛,，因此選用Sobel算子。同時鐵軌圖像橫向變化不大,，而在縱向有很大的延伸,，故也只考慮圖像垂直邊緣響應(yīng)。
　(4)連通域搜索,。二值化處理后邊緣圖包含了鐵軌信息,，也含有很多非鐵軌邊緣。使用八連通區(qū)域搜索法,，進(jìn)行標(biāo)號處理,，記錄相互獨立的連通區(qū)域個數(shù)并進(jìn)行標(biāo)號。對連通區(qū)域按照長度大小進(jìn)行排列,，直到搜索出縱向最長的兩根鐵軌,，然后判斷并標(biāo)記左右兩鐵軌,，之后進(jìn)行區(qū)域填充,，最終可以看到標(biāo)記的鐵軌區(qū)域,。
3.2 OpenCV仿真結(jié)果
　本項目程序首先實現(xiàn)OpenCV仿真，然后移植到FPGA中,。OpenCV提供的圖像處理算法非常豐富,，并且部分程序以C語言編寫，處理得當(dāng),，不需要添加新的外部支持就可以完整的編譯連接生成執(zhí)行程序進(jìn)行算法移植,。本次仿真只運用“cv.h”和“highhui.h”兩個OpenCV庫，主要是運用其圖像加載,、圖像顯示等函數(shù),，而中值濾波、邊緣檢測,、鐵軌搜索函數(shù)自行編寫,。仿真結(jié)果如圖4所示。

3.3 FPGA程序移植過程
3.3.1 圖像輸入與顯示[3]
　本項目把圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.ELF文件格式,，燒錄到NOR-Flash,，在XPS的菜單下點擊Program Flash Memory，選擇自動格式轉(zhuǎn)換,，即可進(jìn)行燒錄,，而且可以指定燒錄數(shù)據(jù)的位置。數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換利用Matlab軟件完成,，程序如下：
fid = fopen(′pic.elf′,， ′w′)；//打開文件
img =imread(′Image03.BMP′),；//讀圖像數(shù)據(jù)
imshow(img),；//顯示圖像
fwrite(fid，img.′),；//寫數(shù)據(jù)
fclose(fid),；//關(guān)閉文件
　由于是灰度圖像，只讀取其亮度值,。圖像分辨率為640×480,。寫數(shù)據(jù)可以用fprintf函數(shù)或fwrite函數(shù)，但是實驗表明使用fprintf函數(shù)寫數(shù)據(jù),，文件大小302 kB,，顯示圖像不正常；而使用fwrite函數(shù)寫數(shù)據(jù)文件僅300 kB,，顯示圖像正常,。說明兩種函數(shù)寫數(shù)據(jù)方式本質(zhì)不同,，造成寫入數(shù)據(jù)格式不同。
　圖像顯示過程：先從Flash中每次一行把數(shù)據(jù)讀入BRAM,，然后把每一位亮度值移位變?yōu)镽,、G、B三位,，再從BRAM讀數(shù)據(jù)到SDRAM顯存,，如此循環(huán)480次，用以顯示圖片,。由于R,、G、B值相同,，顯示的便是灰度圖像,。如果直接從Flash讀數(shù)據(jù)到SDRAM顯存，顯示圖像每行有不規(guī)則不連續(xù)的黑點,，甚至顯示不正常,。顯存的設(shè)置在TFT-Controller IP中完成，顯存空間為2 MB,，起始地址與SDRAM起始地址相同,。
3.3.2 圖像處理程序移植[3]
　由于開發(fā)環(huán)境不同，移植后程序在獨立系統(tǒng)上運行,，需要對OpenCV仿真程序做一些改正,。FPGA編程系統(tǒng)支持C語言標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)，所以打印輸出顯示函數(shù)print(),、動態(tài)內(nèi)存分配函數(shù)malloc()可以直接使用,。盡管printf()函數(shù)也可以用于打印輸出結(jié)果，但目的是把程序放入大小為32 KB的BRAM,，實驗表明它比print()函數(shù)占用空間大一倍,。在OpenCV中，可以直接使用cvShowImage(),、cvReleaseImage(),、cvDestroyWindow()函數(shù)顯示圖像和釋放內(nèi)存空間，在移植程序中要自行設(shè)計這些函數(shù),。移植程序中subplot()函數(shù)用于在屏幕上顯示4幅圖像(降低分辨率源圖像,、濾波圖像、閾值分割圖像,、鐵軌檢測圖像),，DeleteAllPointElems()函數(shù)用于釋放內(nèi)存空間。其他函數(shù),，例如降低分辨率函數(shù)Dec(),、濾波函數(shù)filter(),、邊緣檢測函數(shù)edge()，可以完全使用OpenCV中的程序,，不需要做修改,。移植后主程序如下：
int main()
{ print("\r\n-- Entering main() --\r\n")；
      SourceImage=(Xuint8*)malloc(640×480),；
  DecImage=(Xuint8*)malloc(320×240),；
  FilterImage=(Xuint8*)malloc(320×240),；
  EdgeImage=(Xuint8*)malloc(320×240),；
  ResultImage3=(Xuint8*)malloc(320×240)；
//為圖像分配內(nèi)存空間
if (SourceImage==NULL)
  {print("\r\n--mem allo fail--\r\n"),；
  exit(1),；}//驗證空間是否分配成功
  XTft_Initialize(&Tft， TFT_DEVICE_ID),；
  //TFT顯示初始化
XromTftTestColor("black",， 0)；
//顯示背景設(shè)置為黑色
flbuf=(unsigned char*)Flash_BASEADDR,；
//設(shè)置Flash圖像基地址指針
p=SourceImage,；//設(shè)置源圖像指針
for (y=0；y<HEIGHT,；y++)
{rowpoint1=flbuf+y*WIDTH,；
  for(x=0；x<WIDTH,；x++)
  {data1=*(rowpoint1+x),；
       *p++=data1；
    } }//讀源圖像數(shù)據(jù)
dec(SourceImage,，DecImage),；
filter(DecImage，F(xiàn)ilterImage,，320),；
edge(FilterImage，EdgeImage,，320),；
 //圖像降低分辨率、濾波,、邊緣化
nt areanum=0,；
GetFeature(EdgeImage，320,，240,，
ConnLabel,，pFeatures，&areanum),；
//邊緣提取,，搜索連通域
 GetRailArea(320，240,，pFeatures,，
areanum，lowLeftRail,，lowRightRail),；
//搜索鐵軌區(qū)域，獲得左右軌
 int i,， j,；
 for (i=1； i <= areanum,；i++){
 DeleteAllPointElems(pFeatures[i]),；}
 //釋放內(nèi)存空間
int Left，Right,；
for(i=1,；i<240； i++){
 Left=lowLeftRail[i],；
 Right=lowRightRail[i],；
 if((Left>0)&&(Right>0)){
 for(j=Left；j<=Right,；j++){
*(TrackImage+i*320+j)=255,；}}}
 //填充鐵軌左右軌之間區(qū)域
subplot(DecImage，1),；
subplot(FilterImage,，2)；
subplot(EdgeImage,，3),；
subplot(TrackImage，4),；
 //顯示4幅處理圖像
print("-- Exiting main() --\r\n"),；
   }
　FPGA圖像處理結(jié)果如圖5所示。

　本文實現(xiàn)基于FPGA的鐵軌檢測算法,，首先完成OpenCV程序仿真,，然后移植到FPGA構(gòu)建的硬件系統(tǒng)中，可以成功檢測出鐵軌所在區(qū)域,，并在一定條件下進(jìn)行鐵軌智能延長,。研究結(jié)果表明,，檢測一幅分辨率為640×480圖像，大約需要30 s,，如果應(yīng)用于實時視頻流系統(tǒng)中,，則硬件平臺設(shè)計需要進(jìn)行精簡，以提高速度,。也可考慮基于硬核,、多核技術(shù)，來提高處理速度,，以滿足實時視頻流處理,。
參考文獻(xiàn)
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