LEON3開(kāi)源軟核處理器動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測SoC設計

　　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：

　?、?×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。

　　圖2同步數據的產(chǎn)生

　?、陟刂档挠嬎?。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：

　　圖3局部熵值計算流程示意圖

　?、坶撝当容^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：

　　圖4用戶(hù)定義圖像邊緣檢測IP核接口