0 引言

    圖像的邊緣檢測(cè)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),，是圖像分割,、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤,、人臉識(shí)別等技術(shù)的基礎(chǔ)^[1],。隨著電子信息技術(shù)的高速發(fā)展，圖像的邊緣檢測(cè)在航天,、工業(yè),、醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用和發(fā)展^[2],。在這些應(yīng)用中,，通常選用ARM和DSP等作為處理器,，通過嵌入式軟件來處理信息，但隨著待處理信息量越來越大,，算法復(fù)雜度越來越高,，單核處理器處理速度已不能滿足某些系統(tǒng)的需求。

    本文在研究Sobel算法^[3]的基礎(chǔ)上,，針對(duì)嵌入式軟件無法滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理速度的要求,，引入硬件加速器的思想，采用RAM+FPGA硬件結(jié)構(gòu),，通過嵌入式軟件提供從機(jī)接口,，控制加速器進(jìn)行工作，硬件加速器（FPGA）通過模塊化設(shè)計(jì),，采用流水線設(shè)計(jì)和乒乓操作大幅提高實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)速度,，實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)。從機(jī)接口一般通過嵌入式軟件讀寫寄存器來完成,。

1 邊緣檢測(cè)和Sobel算法

    邊緣檢測(cè)是分析視頻和圖像的重要方法,，主要檢測(cè)和確定圖像在哪些區(qū)域上亮度發(fā)生突變,，這些亮度突變的區(qū)域通常就是物體的邊緣,。

    以灰度圖像為例，分辨率為M×N的圖像由M×N個(gè)像素組成,。Sobel 檢測(cè)法把中心像素點(diǎn)和離它最近的8個(gè)像素點(diǎn)每個(gè)乘以一個(gè)系數(shù)后相加,，類似卷積的過程來估計(jì)每個(gè)像素點(diǎn)x、y方向上的導(dǎo)數(shù)值,。該系數(shù)通常用一個(gè)卷積表(Convolution Mask)來表示,。分別用于計(jì)算x和y方向?qū)?shù)值的Sobel卷積表D_x和D_y如下所示^[4]：

    把每個(gè)像素值分別乘以卷積表中對(duì)應(yīng)的數(shù)，再把相乘得到的9個(gè)數(shù)相加就得到了x方向和y方向的偏導(dǎo)數(shù)值D_x和D_y,。然后,，利用這兩個(gè)偏導(dǎo)數(shù)值計(jì)算中心像素點(diǎn)的導(dǎo)數(shù)。

    計(jì)算公式如下：

    由于開平方和平方函數(shù)都是單調(diào)的,，實(shí)際計(jì)算幅度的最大值,、最小值與近似以后計(jì)算的最大值、最小值發(fā)生在圖像的同一個(gè)地方,。并且,，與計(jì)算平方和開平方相比，計(jì)算絕對(duì)值所用的硬件資源少得多,。若要找到導(dǎo)數(shù)幅值的最大值和最小值,，對(duì)式(1)作如下簡化：

    需要重復(fù)地計(jì)算圖像中每個(gè)像素位的導(dǎo)數(shù)幅值。但是,，注意到環(huán)繞圖像邊緣的像素點(diǎn)并沒有一個(gè)完整的相鄰像素組來計(jì)算偏導(dǎo)數(shù)和導(dǎo)數(shù),，所以要對(duì)這些像素進(jìn)行單獨(dú)處理,。最簡單的方法就是把圖像中邊緣像素點(diǎn)的導(dǎo)數(shù)值|D|設(shè)置為0。

2 Sobel邊緣檢測(cè)法的硬件實(shí)現(xiàn)

2.1 Sobel加速器結(jié)構(gòu)

    硬件加速實(shí)質(zhì)上是通過增加運(yùn)算并行性達(dá)到加速的目的,，常常采用硬件復(fù)制和流水線的方法,。

    邊緣檢測(cè)加速器系統(tǒng)的原理框圖如圖1所示。視頻或圖像數(shù)字信號(hào)通過 I/O 控制器輸入,，保存在存儲(chǔ)器中,；在RAM處理器控制下運(yùn)行的硬件加速器，讀入存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的幀圖像（數(shù)據(jù)）,，并進(jìn)行邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn),，最后將得到相應(yīng)的導(dǎo)數(shù)圖像寫入存儲(chǔ)器。在實(shí)際應(yīng)用中,，選取硬件加速器對(duì)時(shí)耗大的算法進(jìn)行加速,，大大降低其他處理器（如 DSP、ARM 等）的負(fù)擔(dān),。

    I/O控制器和加速器通過DMA(Direct Memory Access)方式直接發(fā)起對(duì)內(nèi)存的訪問而不通過處理器,，大大加快訪問內(nèi)存的速度。為避免多個(gè)設(shè)備同時(shí)訪問內(nèi)存發(fā)生沖突,，在系統(tǒng)中引入仲裁器,。仲裁器的仲裁策略為：唯一申請(qǐng)者獲得資源。這樣,，ARM（CPU）對(duì)加速器進(jìn)行配置,，配置待處理數(shù)據(jù)源地址和目標(biāo)地址，然后啟動(dòng)加速器,，釋放總線資源,；ACC在接收到啟動(dòng)命令之后，要申請(qǐng)資源,，完成算法實(shí)現(xiàn)后,，用中斷的方式反饋給RAM（CPU），同時(shí)釋放資源,。

2.2 基于FPGA的硬件加速器

    圖像邊緣檢測(cè)數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大,，可并行處理及重復(fù)操作等特點(diǎn)，用FPGA可實(shí)現(xiàn)硬件并行處理信息,；通過流水線設(shè)計(jì)技術(shù)和乒乓操作的架構(gòu)設(shè)計(jì),，可以進(jìn)一步提高實(shí)現(xiàn)算法組合邏輯處理速度和系統(tǒng)處理信息的吞吐量，因此FPGA對(duì)處理圖像邊緣檢測(cè)數(shù)據(jù)有著天然的優(yōu)勢(shì),。本文采用面向流處理的加速器處理按照順序到達(dá)的數(shù)據(jù)流,。

    系統(tǒng)基于Altera公司的Cyclone IV系列FPGA，采用從頂向下模塊化設(shè)計(jì)方法，利用攀巖法建模,，具有良好的移植性和系統(tǒng)擴(kuò)展性,。圖2為邊緣檢測(cè)實(shí)時(shí)處理圖。

    圖3為硬件加速器模塊設(shè)計(jì)圖,。設(shè)計(jì)中將系統(tǒng)數(shù)據(jù)流和控制流分開進(jìn)行,，這樣在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)流時(shí)就不必在意數(shù)據(jù)何時(shí)輸入何時(shí)輸出的問題，而把這些問題轉(zhuǎn)移到控制流設(shè)計(jì)階段中去,。在控制流設(shè)計(jì)階段系統(tǒng)地考慮數(shù)據(jù)流的控制,，將使得電路設(shè)計(jì)更加系統(tǒng)，修改更加方便,?？刂屏鞯脑O(shè)計(jì)一般借助于狀態(tài)機(jī)（FSM）。

    以實(shí)現(xiàn)分辨率600×400的8 bit灰度圖片為例,，系統(tǒng)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)總線位寬32 bit,，通過總線分時(shí)復(fù)用，分別從memory取數(shù)據(jù),，放置32 bit*_row_reg寄存器,，為減少產(chǎn)生無效數(shù)據(jù)，增加硬件設(shè)計(jì)的復(fù)雜性,，等待數(shù)據(jù)分別裝滿*_row_reg寄存器,，才開始移位計(jì)算Sobel算子結(jié)果，這就造成移位時(shí)不能寫入數(shù)據(jù),，寫入數(shù)據(jù)時(shí)不能移位,，產(chǎn)生大量的等待時(shí)間,。本文通過插入*_row移位寄存器,，把寫數(shù)據(jù)和移位分開處理，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的全線流水,。

    對(duì)于Sobel算法單元,，為了節(jié)約資源和提高處理速度，有些設(shè)計(jì)采用分布式算法,，利用查找表代替乘法器進(jìn)行乘法運(yùn)算^[5],，這樣無法做到對(duì)任意隨機(jī)數(shù)據(jù)的處理。本文為避免使用乘法器,，通過移位實(shí)現(xiàn)乘法運(yùn)算,。數(shù)據(jù)流水進(jìn)入產(chǎn)生的無效數(shù)據(jù)設(shè)置為左邊界，數(shù)據(jù)流水排除的無效數(shù)據(jù)設(shè)置為右邊界,，頂行和末行為無效行設(shè)置上下邊界,。圖4為Sobel算法架構(gòu)圖。

3 系統(tǒng)仿真和結(jié)果分析

    本文采用600×400的灰度圖像作為研究對(duì)象，仿真和驗(yàn)證結(jié)果如圖5所示,。

    通過MATLAB將灰度圖片imag1.bmp(任意格式)處理轉(zhuǎn)換成imag.txt文件,，存儲(chǔ)在Memory中，用Verilog實(shí)現(xiàn)Sobel算法,，Modelsim仿真數(shù)據(jù)生成data.txt文件,，再利用MATLAB將data.txt文件通過門限處理轉(zhuǎn)換成圖片tes.bmp。用MATLAB直接調(diào)用Sobel函數(shù)處理初始灰度模式圖片,，生成圖片imag2.bmp,，比較兩圖片，驗(yàn)證FPGA處理的正確性,。

    從仿真結(jié)果和實(shí)驗(yàn)所得圖像來看,，該設(shè)計(jì)很好地完成了Sobel算法的邊緣檢測(cè)任務(wù)，使用RAM+FPGA加速器結(jié)構(gòu),，以50 MHz（實(shí)驗(yàn)仿真使用值）時(shí)鐘驅(qū)動(dòng)為例,，處理一幅600×400圖像，所需時(shí)間為19.2 ms,，每秒可處理圖像208幅,，滿足實(shí)時(shí)系統(tǒng)要求，解決單核處理器運(yùn)算時(shí)間長的問題,。解放控制單元去實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的控制和功能,。

4 結(jié)論

    本文基于FPGA引用硬件加速器思想，解決嵌入式軟件無法滿足信息的實(shí)時(shí)性處理問題,，用Verilog編程硬件實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)字信號(hào)讀寫,、Sobel算法實(shí)現(xiàn)，完成圖像邊緣檢測(cè),；通過FPGA乒乓操作,、并行處理和流水線設(shè)計(jì)完成數(shù)據(jù)量大、重復(fù)率高的圖像邊緣檢測(cè)數(shù)據(jù)處理,，大大提高了系統(tǒng)效率,，達(dá)到了實(shí)時(shí)性要求。同時(shí)引用模塊化的設(shè)計(jì)方法,，自頂向下利用攀巖法建模,，使得設(shè)計(jì)具有良好的可移植性和系統(tǒng)可擴(kuò)展性，具有極大的實(shí)用價(jià)值,。

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