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LEON3開源軟核處理器動態(tài)圖像邊緣檢測SoC設(shè)計

作者: 時間:2015-05-09 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

  3動態(tài)圖像邊緣檢測的實現(xiàn)

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/273874.htm

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

  3.1局部熵算法的硬件實現(xiàn)

  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。硬件實現(xiàn)的處理過程為流水線方式,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窗口主要通過片上緩存和延時單元實現(xiàn)。圖2是以經(jīng)過3個時鐘為例說明了同步產(chǎn)生3×3窗口中一行數(shù)據(jù)的過程。

  

 

  圖2同步數(shù)據(jù)的產(chǎn)生

 ?、陟刂档挠嬎恪⒉襟E1中得到的3×3窗口的9個并行數(shù)據(jù)途經(jīng)兩路進(jìn)行處理。對于3×3窗口,式(1)化簡為式(2):

  

 

  3×3窗口的9路并行數(shù)據(jù),一邊送去做并行相加求和,再求平方,作為除法運(yùn)算的分母;同時把9個數(shù)據(jù)分別求平方,再求合,作為除法運(yùn)算的分子。在做除法運(yùn)算前,為確保其計算精度,要先將分子與分母轉(zhuǎn)換成IEEE-745浮點(diǎn)數(shù)后再進(jìn)行浮點(diǎn)除法運(yùn)算。最后還要把除法運(yùn)算的結(jié)算轉(zhuǎn)換成整數(shù),考慮到除法運(yùn)算的結(jié)果可能小于1,于是在轉(zhuǎn)換整數(shù)前放大1000倍,即保留3位有小數(shù)有效位,最后將轉(zhuǎn)換后的整數(shù)輸出,至此實現(xiàn)了局部熵值的計算過程。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,在這里只需通過一個比較電路,當(dāng)熵值大于閾值時,輸出0;當(dāng)熵值小于閾值時,輸出1.這樣就得到一幅二值化后的邊緣圖像。至此,完成了整個局部熵邊緣檢測算法的硬件實現(xiàn)。

  3.2自定義IP接口設(shè)計

  自定義IP核包含以下幾個主要部分:圖像采集(D5M攝像頭接口);圖像制式轉(zhuǎn)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APB外圍低速總線所設(shè)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用戶定義圖像邊緣檢測IP核接口



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