导读：硕士学位论文，基于FPGA的实时图像边缘检测系统的研究，导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位，答辩委员会主席学位论文评阅人，年月日论文答辩日期，论文独创性声明，本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果，除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果，论文作者签名
: 10710-学号
硕 士 学 位 论 文
基于FPGA的实时图像边缘检测系统的研究
导师姓名职称 申请学位级别 论文提交日期 学位授予单位
答辩委员会主席 学位论文评阅人
邱彦章 副教授 学科专业名称
交通信息与控制工程
日 论文答辩日期
The Research of the Real Time Edge Detection System
Base on FPGA
A Dissertation Submitted for the Degree of Master
Candidate：Cheng Hongliang
Supervisor：Prof. Qiu Yanzhang
论文独创性声明
本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。
本声明的法律责任由本人承担。
论文作者签名：
论文知识产权权属声明
本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。 （保密的论文在解密后应遵守此规定）
论文作者签名：
日 导 师 签 名：
随着集成电路技术的高速发展，单芯片的图像处理成为目前的研究热点之一。而FPGA结合了微电子技术、电路技术、EDA技术，使设计者可以集中精力进行系统逻辑功能的设计，缩短了设计周期，提高了设计质量，成为人们广泛采用的研究、设计与验证的平台。本论文的内容即是基于Altera公司的CycloneII系列FPGA芯片，研究并实现实时图像边缘检测的单芯片系统。
系统的整个研究与设计过程是在IDE工具以及DE1等软硬件环境下完成的。论文的重点是系统的体系结构设计以及各模块的设计仿真过程，并最终通过综合下载到目标芯片中。论文中详细论述了乒乓操作在本系统中的实现方式，并通过VHDL实现了摄像头驱动、视频数据流的格式化、FIFO的读写操作、亮度数据的处理、边缘数据的处理以及液晶显示驱动等若干模块，并将主要模块的VHDL源代码附于正文之后。
和传统通过软件和通用处理器实现图像处理不同，本设计完全基于硬件来实现，包括进行亮度计算以及边缘检测的处理机，极大的节约了系统的资源开销，并为今后基于门级的系统设计打下了坚实的理论与实践基础。为了满足系统对实时性的要求，在系统体系结构中采用了乒乓读写操作方式，处理器采用了多级流水线的结构。
理论的分析以及硬件的运行结果表明，本系统的体系结构十分适合实时图像数据的处理，其中的乒乓读写双口RAM的处理方式以及处理器中的多级流水线方式可以作为后续设计实时图像处理系统的通用方法。
关键词：FPGA、实时图像处理、多级流水线、乒乓操作
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Laplacian图像边缘检测器的FPGA实现研究
摘要：实现了一种全集成可变带宽中频宽带低通滤波器，讨论分析了跨导放大器-电容(OTA&C)连续时间型滤波器的结构、设计和具体实现，使用外部可编程电路对所设计滤波器带宽进行控制，并利用ADS软件进行电路设计和仿真验证。仿真结果表明，该滤波器带宽的可调范围为1～26 MHz，阻带抑制率大于35 dB，带内波纹小于0．5 dB，采用1．8 V电源，TSMC 0．18&m CMOS工艺库仿真，功耗小于21 mW，频响曲线接近理想状态。关键词：Butte
1 引言&&& 边缘可定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界，它是图像最基本的特征，是图像分析识别前必不可少的环节，是一种重要的图像预处理技术。边缘检测主要就是(图像的)灰度变化的度量、检测和定位，它是图像分析和模式识别的主要特征提取手段，在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用，是图像分析与处理中研究的热点问题。&&& 数字信号和图像处理算法的实现有多种途径，传统上多采用高级语言编程实现，便于使用的还有基于专用单片机来实现(一般称为可编程DSP单片机)以及在VLSI上实现某种算法的专用集成电路芯片(ASIC)等。近年来，随着EDA技术的迅速发展，国内外逐渐比较流行的是在FPGA中实现复杂算法的运算处理。&&& 在图形处理领域，图像处理的速度一直是一个很难突破的设计瓶颈。这里通过研究图像边缘检测器的FPGA实现，来探讨提高图像处理速度的有关途径。2 Laplacian边缘检测的数学模型&&& 常见的边缘检测算子有：Roberts，Laplacian，Kirseh，So—bel，Prewitt等。各种检测算子各有其优缺点，其中Laplacian算子是一种典型的边缘检测方法，它是一个3×3模板，对实现硬件的要求不高，用于检测屋顶型边缘的效果也不错。研究其硬件实现具有一定的典型性，可推广到对其他算子的硬件实现。&&& 拉普拉斯算子是根据图像f(x，y)在x，y方向上的二阶偏导数定义的一种边缘检测算子，其定义：&&& &&& 因为图像边缘的灰度变化较大，所以图像的一阶偏导数在边缘处有局部最大值或最小值，这样二阶偏导数在边缘处会通过零点。用拉普拉斯算子检测边缘就是估算拉普拉斯算子的输出，找出其零点位置。拉普拉斯算子定义为：&&& &&& 如果把它用加权矩阵来表示则可表示成图1左侧所示的卷积模板。由于数字图像中离散信号的特点，在连续情况下能获得的精确零点这时可能无法全部检测出来，故拉普拉斯算子输出为零的点并不能表示出完整的目标边缘。为此，在设计中定义边缘为满足以下两个条件的像素点的集合：①拉普拉斯算子的输出为正；②在其8邻点存在拉普拉斯算子的输出为负的点。3 图像边缘检测的实现流程&&& 图像边缘检测有一个共同点：可转化为用一个模板(2×2．3×3，4×4，5×5等)对图像进行卷积。因此图像边缘检测的核心就是如何处理模板的卷积运算。Laplacian算子就是一个3×3的卷积模板。&&& 3x3卷积运算阁定义如(3)式所示，其中Cm，n为被卷积后的像素值，Pm，n为图像的实际像素值，其中Cm，n为被卷积后的像素值，Pm，n为图像的实际像素值。由(3)式可知，完成一次3x3卷积操作需要9次乘法和8次加法操作。&&& &&& 由图1可知，图像边缘检测的主要实现流程为：①模板在图像中以光栅扫描方式移动；②将模板系数与模板下对应像素相乘；③将所有乘积相加；④将和(模板输出响应)赋给图像中对应模板中心位置的像素完成一次卷积。不断重复上述步骤直至整幅图像被处理完。4 分布式算法的运算原理&&& 分布式算法早在1973年就被Croisier提出，直到FPGA出现，才被广泛地应用在FPGA中计算乘积和。除了用于卷积运算，还用于相关DFT和RNS反演映射的运算。介绍DA算法的运算原理。一个线性时不变网络的输出用下式表示：&&& &&& 假设系数c[n]是已知常数，x[n]是变量，在有符号DA系统中假设变量x[n]的表达式如下：&&& &&& 式中xb[n]表示x[n]的第b位，而x[n]也就是x的第n次采样。于是，内积y可以表示为：&&& &&& 重新分别求和(即分布式算法的由来)，其结果为：&&& &&& 从(7)式发现，分布式算法是一种以实现乘加运算为目的运算方法。与传统算法的不同在于执行部分积运算的先后顺序不同。分布式算法在实现乘加功能时，是将各输入数据的每一对应位产生的部分积预先相加形成相应的部分积．然后再对各个部分积累加形成最终结果，而传统算法是等到所有乘积已经产生后再相加完成乘加运算。与传统串行算法相比，分布式算法可极大地减少硬件电路的规模，提高电路的执行速度。该算法实际上是一个“速度最优的高阶分布式算法”5 Laplacian边缘检测器的FPGA设计5．1 系统的总体设计&&& Laplacian边缘检测器DETECTOR总体设计如图2所示。系统工作原理为：帧存储器按照一定的规则(是按行)输出数据，经过FIFO输入缓冲，进入两个32位的移位寄存器。由SIPO(串进并出)模块得到所需的9个并行数据，送卷积处理器(Convolver)得到处理后的数据，最后卷积器输出一个像素值。根据边缘判断规则，即可判断出该点是否为边缘点。5．2 卷积运算模块的设计&&& Laplacian模板是一个3x3阶的数，每个像素值为8位，因此，它和另外的3x3模板进行卷积，其输出表达式为：&&& &&&
1 引言&&& 边缘可定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界，它是图像最基本的特征，是图像分析识别前必不可少的环节，是一种重要的图像预处理技术。边缘检测主要就是(图像的)灰度变化的度量、检测和定位，它是图像分析和模式识别的主要特征提取手段，在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用，是图像分析与处理中研究的热点问题。&&& 数字信号和图像处理算法的实现有多种途径，传统上多采用高级语言编程实现，便于使用的还有基于专用单片机来实现(一般称为可编程DSP单片机)以及在VLSI上实现某种算法的专用集成电路芯片(ASIC)等。近年来，随着EDA技术的迅速发展，国内外逐渐比较流行的是在FPGA中实现复杂算法的运算处理。&&& 在图形处理领域，图像处理的速度一直是一个很难突破的设计瓶颈。这里通过研究图像边缘检测器的FPGA实现，来探讨提高图像处理速度的有关途径。2 Laplacian边缘检测的数学模型&&& 常见的边缘检测算子有：Roberts，Laplacian，Kirseh，So—bel，Prewitt等。各种检测算子各有其优缺点，其中Laplacian算子是一种典型的边缘检测方法，它是一个3×3模板，对实现硬件的要求不高，用于检测屋顶型边缘的效果也不错。研究其硬件实现具有一定的典型性，可推广到对其他算子的硬件实现。&&& 拉普拉斯算子是根据图像f(x，y)在x，y方向上的二阶偏导数定义的一种边缘检测算子，其定义：&&& &&& 因为图像边缘的灰度变化较大，所以图像的一阶偏导数在边缘处有局部最大值或最小值，这样二阶偏导数在边缘处会通过零点。用拉普拉斯算子检测边缘就是估算拉普拉斯算子的输出，找出其零点位置。拉普拉斯算子定义为：&&& &&& 如果把它用加权矩阵来表示则可表示成图1左侧所示的卷积模板。由于数字图像中离散信号的特点，在连续情况下能获得的精确零点这时可能无法全部检测出来，故拉普拉斯算子输出为零的点并不能表示出完整的目标边缘。为此，在设计中定义边缘为满足以下两个条件的像素点的集合：①拉普拉斯算子的输出为正；②在其8邻点存在拉普拉斯算子的输出为负的点。3 图像边缘检测的实现流程&&& 图像边缘检测有一个共同点：可转化为用一个模板(2×2．3×3，4×4，5×5等)对图像进行卷积。因此图像边缘检测的核心就是如何处理模板的卷积运算。Laplacian算子就是一个3×3的卷积模板。&&& 3x3卷积运算阁定义如(3)式所示，其中Cm，n为被卷积后的像素值，Pm，n为图像的实际像素值，其中Cm，n为被卷积后的像素值，Pm，n为图像的实际像素值。由(3)式可知，完成一次3x3卷积操作需要9次乘法和8次加法操作。&&& &&& 由图1可知，图像边缘检测的主要实现流程为：①模板在图像中以光栅扫描方式移动；②将模板系数与模板下对应像素相乘；③将所有乘积相加；④将和(模板输出响应)赋给图像中对应模板中心位置的像素完成一次卷积。不断重复上述步骤直至整幅图像被处理完。4 分布式算法的运算原理&&& 分布式算法早在1973年就被Croisier提出，直到FPGA出现，才被广泛地应用在FPGA中计算乘积和。除了用于卷积运算，还用于相关DFT和RNS反演映射的运算。介绍DA算法的运算原理。一个线性时不变网络的输出用下式表示：&&& &&& 假设系数c[n]是已知常数，x[n]是变量，在有符号DA系统中假设变量x[n]的表达式如下：&&& &&& 式中xb[n]表示x[n]的第b位，而x[n]也就是x的第n次采样。于是，内积y可以表示为：&&& &&& 重新分别求和(即分布式算法的由来)，其结果为：&&& &&& 从(7)式发现，分布式算法是一种以实现乘加运算为目的运算方法。与传统算法的不同在于执行部分积运算的先后顺序不同。分布式算法在实现乘加功能时，是将各输入数据的每一对应位产生的部分积预先相加形成相应的部分积．然后再对各个部分积累加形成最终结果，而传统算法是等到所有乘积已经产生后再相加完成乘加运算。与传统串行算法相比，分布式算法可极大地减少硬件电路的规模，提高电路的执行速度。该算法实际上是一个“速度最优的高阶分布式算法”5 Laplacian边缘检测器的FPGA设计5．1 系统的总体设计&&& Laplacian边缘检测器DETECTOR总体设计如图2所示。系统工作原理为：帧存储器按照一定的规则(是按行)输出数据，经过FIFO输入缓冲，进入两个32位的移位寄存器。由SIPO(串进并出)模块得到所需的9个并行数据，送卷积处理器(Convolver)得到处理后的数据，最后卷积器输出一个像素值。根据边缘判断规则，即可判断出该点是否为边缘点。5．2 卷积运算模块的设计&&& Laplacian模板是一个3x3阶的数，每个像素值为8位，因此，它和另外的3x3模板进行卷积，其输出表达式为：&&& &&&
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将系统的部分或者全部功能集成在一块芯片上,芯片内包含多个、⒆刺刂破骱褪淙搿⑹涑鼋峁沟裙δ苣?椤而这种的处理模式需要定制专用的集成电路,虽然可以解决并行性和速度的问题,但是其高昂的开发费用,耗时的设计周期,以及不能灵活配置的纯硬件结构,使的解决方案日益失去实用性。且以往的往往只能集成简单的图像处理算法,对于成像质量不好的图像的处理效第滦髀.
.赴窬绶⒄瓜肿果很不理想。现代大容量、高速度的以及相应的技术的出现,可以很好地解决基于拇矸桨傅牟蛔恪幸话愣寄谇队锌膳渲玫母咚、、约坝布朔ɡ奂悠等?椋以很好地解决承蛐院筒⑿行缘拿埽移淞榛畹目膳渲锰匦裕沟构成的低撤浅R子谛薷摹⒉馐院陀布丁际跫染哂心板级设计的特征,又具有的系统级芯片设计的特征,它的开发效率高,,具有可重构性、高效自动化的设计特点。国际上著名的可编程器件生产商、等正在开发适用于系统集成的新器件和开发工具,这又进一步促进了的发展。在这种基于处理器软核的嵌入式处理器的系统设计中,可以通过定制指令的方式为嵌入式处理器配置专用的硬件加速器,从而能更有效高速地处理含有特定算法模型的程序。不仅如此,还可以根据的可配置特性,在不同的时间之内针对不同的处理目标配置含有相应加速器的嵌入式系统,从而使该系统能一直高效高速地运行。目前,尽管基于的计算机处理器尚未进入商业化推广阶段,但其研究和应用成果却不能不令人感觉到领域巨大的潜力。如美国的赢通系统公司推出一款服务器,其核心是由完成的超强功能孟低彻ぷ髂芰Τ↖计算机或镜姆衿鳎该服务器的处理速度要比传统服务器快~倍。细胞神经网络,简称是暧蒐.瓹黑龙江大学硕士掌位论文
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