LEON3處理器動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測的SoC設計

摘要：針對LEON3開(kāi)源軟核處理器具有高性能，高可靠性等特征，構建了一個(gè)基于LEON3的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC。文中采用局部熵邊緣檢測算法，將圖像采集，邊緣檢測和圖像顯示三個(gè)部分封裝設計為IP核，通過(guò)APB總線(xiàn)嵌入到LEON3的經(jīng)典SoC架構中。與利用微控制器或DSP實(shí)現的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測系統相比.基于LEON3的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC能夠充分發(fā)揮硬件設計的高速性和靈活性，并且系統具有很好的可移植性與可配置性，占用資源少，速度快，具有良好的應用前景。

引言

本文采用局部熵邊緣檢測算法，將圖像采集，邊緣檢測和圖像顯示三個(gè)部分封裝設計為IP(Intellectual Property)核，通過(guò)AMBA APB總線(xiàn)嵌入到LEON3的經(jīng)典SoC架構中。實(shí)現了多路數據并行處理和DSP模塊加速處理，配合CPU軟核的協(xié)調參數配置功能，可以充分發(fā)揮硬件設計的高速性和靈活性。此外，由于動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測是圖像處理應用中必不可少的一部分，因此文中設計的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC可以方便的移植到其他圖像處理應用中，具有廣泛的應用前景。

1 SoC和LEON3開(kāi)源軟核處理器

SoC是系統級芯片的簡(jiǎn)稱(chēng)，系統不僅包含了處理器內核、存儲器等硬件系統，同時(shí)還含有相應的嵌入式軟件，是一個(gè)真正的軟、硬件均具備的完整體系。利用SoC設計方法，可以將一個(gè)復雜的系統集成到單一芯片中，并具有低功耗，低成本及高速性的特點(diǎn)。與利用ASIC實(shí)現的

SoC相比，利用FPGA實(shí)現的SoC具有可配置性的特點(diǎn)，因此具有更好的可擴展性和可移植性。

LEON3開(kāi)源軟核處理器是Gaisler Research公司提出的一款32位、符合SPARC V8結構的開(kāi)源軟核處理器。它具有高性能，低復雜性和低功耗的優(yōu)點(diǎn)。另外，所有屬于GRLIB的IP核及LEON3處理器的源代碼在GNU GPL(GNU General Public License，GNU通用公共許可證)授權協(xié)議下，可以免費地應用于研究和教學(xué)目的，因此，LEON3開(kāi)源軟核處理器特別適合于SoC的開(kāi)發(fā)設計。

2 SoC系統架構設計

通過(guò)分析系統的功能與要求，結合LEON3自身架構的特點(diǎn)，設計基于A(yíng)PB總線(xiàn)的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測Soc系統架構如圖1所示。自定義IP核為本設計的重點(diǎn)。在LEON3的SoC架構中，APB外圍低速總線(xiàn)為一些低速模塊提供了接口。若想要在A(yíng)PB總線(xiàn)實(shí)現動(dòng)態(tài)圖像的實(shí)時(shí)采集、處理和顯示，就要想辦法使采集到的數據不參與到總線(xiàn)傳輸中去。

在本設計中，通過(guò)采用片上存儲資源做FIFO的辦法，使得攝像頭采集到的數據得以緩存，最終在顯示器上顯示。在數據輸出顯示之前，可以選擇是否經(jīng)過(guò)圖像邊緣檢測算法模塊處理。若經(jīng)過(guò)模塊，則顯示圖像經(jīng)過(guò)邊緣檢測后的結果;若不經(jīng)過(guò)，則顯示原始圖像。

通過(guò)這種方法，避免大量圖像數據參與AHB與APB總線(xiàn)之間的數據傳輸，以減少不必要的中間過(guò)程，提高數據的實(shí)時(shí)性。這樣就避免了APB總線(xiàn)低速、低帶寬與動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測系統高速、高帶寬的矛盾。使得整個(gè)圖像的數據流都在白定義IP核內部得到處理，這樣既滿(mǎn)足了APB總線(xiàn)的約束也實(shí)現了系統的功能需求。

3 動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC的實(shí)現

本設計提出了一種集圖像采集、存儲、處理和顯示于一個(gè)IP核的設計方法，也是動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC設計的核心部分。

3.1 局部熵算法的硬件實(shí)現

局部熵邊緣檢測算法的基本思想是：選擇待處理像素點(diǎn)的8鄰域，即以待處理像素點(diǎn)為中心的3×3窗口;再由局部熵的定義式(公式1)計算出圖像3×3窗口的局部熵;

然后通過(guò)與給定的閾值進(jìn)行比較，得到二值化圖像，即可得出圖像的邊緣。硬件實(shí)現的處理過(guò)程為流水線(xiàn)方式，處理的對象為3×3大小的圖像窗口。具體步驟如下：

①3×3窗口的產(chǎn)生。3×3窗口主要通過(guò)片上緩存和延時(shí)單元實(shí)現。圖2是以經(jīng)過(guò)3個(gè)時(shí)鐘為例說(shuō)明了同步產(chǎn)生3×3窗口中一行數據的過(guò)程。

②熵值的計算。將步驟1中得到的3×3窗口的9個(gè)并行數據途經(jīng)兩路進(jìn)行處理。對于3×3窗口，式(1)化簡(jiǎn)為式(2)：

3×3窗口的9路并行數據，一邊送去做并行相加求和，再求平方，作為除法運算的分母;同時(shí)把9個(gè)數據分別求平方，再求合，作為除法運算的分子。在做除法運算前，為確保其計算精度，要先將分子與分母轉換成IEEE-745浮點(diǎn)數后再進(jìn)行浮點(diǎn)除法運算。最后還要把除法運算的結算轉換成整數，考慮到除法運算的結果可能小于1，于是在轉換整數前放大1000倍，即保留3位有小數有效位，最后將轉換后的整數輸出，至此實(shí)現了局部熵值的計算過(guò)程。局部熵值計算的硬件處理流程如圖3所示：

③閾值比較及二值化處理。②中已經(jīng)得到了放大1000倍后的熵值，在這里只需通過(guò)一個(gè)比較電路，當熵值大于閾值時(shí)，輸出0;當熵值小于閾值時(shí)，輸出1。這樣就得到一幅二值化后的邊緣圖像。至此，完成了整個(gè)局部熵邊緣檢測算法的硬件實(shí)現。

3.2 自定義IP接口設計

自定義IP核包含以下幾個(gè)主要部分：圖像采集(D5M攝像頭接口);圖像制式轉換;圖像存儲;圖像顯示(LTM顯示接口);圖像邊緣檢測模塊;自定義寄存器。

圖4給出了基于A(yíng)PB外圍低速總線(xiàn)所設計的圖像邊緣檢測IP核的外部接口信號圖。由圖中可知，此IP核的接口信號可分為：

①系統時(shí)鐘與復位信號：是整個(gè)LEON3架構所共用的時(shí)鐘信號和復位信號，而iCLK_50是由外部直接引入的頻率為50MHz的時(shí)鐘，未經(jīng)過(guò)PLL處理。

②IP核控制信號：主要實(shí)現IP核的觸發(fā)功能和結束功能。

③APB總線(xiàn)的輸入信號和輸出信號：此信號主要用于A(yíng)PB總線(xiàn)控制、IP核選擇、IP核使能等，其中包括對IP核內部寄存器的設置都是通過(guò)APB總線(xiàn)信號來(lái)完成的。

④D5M攝像頭輸入信號和輸出信號：此信號主要完成對D5M攝像頭的配置以及數據采集。

⑤LTM顯示器輸入信號和輸出信號：此信號用于對LTM顯示器的配置。由于基于A(yíng)PB總線(xiàn)的IP核集成D5M攝像頭、LTM顯示器和邊緣檢測算法于一體，所以外部接口信號相對較多。但就APB總線(xiàn)本身而言，其信號并不多，這也是基于A(yíng)PB總線(xiàn)的設計方法相對簡(jiǎn)單的原因。

3.3 自定義IP核的結構設計

有關(guān)“基于A(yíng)PB外圍低速總線(xiàn)圖像檢測IP核的實(shí)現基本思想部分”略——編者注。

基于A(yíng)PB總線(xiàn)的IP核框架結構如圖5所示。

4 實(shí)驗結果

4.1 動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測算法硬件實(shí)現仿真與分析

文中首先利用Matlab驗證局域熵邊緣檢測算法設計的正確性，然后采用Verilog HDL硬件描述語(yǔ)言編寫(xiě)圖像邊緣檢測算法，在算法實(shí)現過(guò)程中，為提高算法的性能，采用了Quartus II中自帶的DSP加速宏模塊。同時(shí)，為驗證仿真算法的正確性，編寫(xiě)Testbench系統測試文件，對其進(jìn)行仿真驗證，圖6為局域熵邊緣檢測算法的硬件仿真時(shí)序圖。

從圖6中，可以看到3×3窗口產(chǎn)生的過(guò)程，L1～L3為采用片上緩存的方法實(shí)現的三行數據的同步。X1～X9對應3×3窗口中的9個(gè)像素點(diǎn)。圖中最終的數據輸出是有一定時(shí)延的，這是由于算法中存在大量的乘加運算和浮點(diǎn)數運算造成的。

在實(shí)現算法的同時(shí)，考慮到所選芯片提供了可用于加速算術(shù)運算的DSP模塊，于是為了加速算法的處理速度，在算法實(shí)現過(guò)程中，加入了大量的DSP加速處理模塊，如乘加器，浮點(diǎn)除法器等。表1給出了用硬件語(yǔ)言實(shí)現上述算法所使用的芯片資源情況。表2給出了該算法對DSP加速模塊的使用情況。

4.2 動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC系統性能測試

測試采用的硬件開(kāi)發(fā)平臺為FPGA CycloneIIEP2C70F896C6N，Quartus II版本為10.0(32位)，LEON3開(kāi)發(fā)包版本為grlib-gp1-1.0.22-b4095.zip。D5M攝像頭工作在25MHz頻率，所采集的圖像分辨率為400×240，R、G、B每種色彩以10-bit二進(jìn)制數據表示，D5M攝像頭每秒采集22～25幀圖像。LTM顯示屏的顯示分辨率為400×240，工作在33MHz頻率。

表3為測試得到的片上資源使用情況。圖7為文中設計的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC系統工作實(shí)物圖。從其結果可以分析得到，文中設計的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC占據的片上資源在可以接受的范圍內。

且由實(shí)際測試可知，在外界環(huán)境適中的條件下，系統可以得到很好的圖像邊緣檢測效果。但由于圖像的分辨率較大，而邊緣檢測算法中所采用的窗口為3×3，相對于圖像來(lái)說(shuō)較小，所以圖像上的一些小的陰影區域也會(huì )被檢測出來(lái)，形成陰影區域干擾，影響圖像的邊緣檢測效果。但總體來(lái)說(shuō)，實(shí)現了動(dòng)態(tài)圖像邊緣提取的最終目的。

結語(yǔ)

本文介紹了基于LEON3開(kāi)源軟核處理器的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC設計。

實(shí)驗結果表明該SoC系統工作正常，可以實(shí)現每秒22～25幀，最佳分辨率為400×240和640×480的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測功能，平均數據延時(shí)在70～80個(gè)系統時(shí)鐘。系統具有很好的可移植性與可配置性，占用資源少，速度快，具有廣泛的應用前景。