摘要：針對LEON3開源軟核處理器具有高性能，高可靠性等特征，構(gòu)建了一個基于LEON3的動態(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部分封裝設(shè)計為IP核，通過APB總線嵌入到LEON3的經(jīng)典SoC架構(gòu)中。與利用微控制器或DSP實現(xiàn)的動態(tài)圖像邊緣檢測系統(tǒng)相比.基于LEON3的動態(tài)圖像邊緣檢測SoC能夠充分發(fā)揮硬件設(shè)計的高速性和靈活性，并且系統(tǒng)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(yīng)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部分封裝設(shè)計為IP(Intellectual Property)核，通過AMBA APB總線嵌入到LEON3的經(jīng)典SoC架構(gòu)中。實現(xiàn)了多路數(shù)據(jù)并行處理和DSP模塊加速處理，配合CPU軟核的協(xié)調(diào)參數(shù)配置功能，可以充分發(fā)揮硬件設(shè)計的高速性和靈活性。此外，由于動態(tài)圖像邊緣檢測是圖像處理應(yīng)用中必不可少的一部分，因此文中設(shè)計的動態(tài)圖像邊緣檢測SoC可以方便的移植到其他圖像處理應(yīng)用中，具有廣泛的應(yīng)用前景。

1 SoC和LEON3開源軟核處理器

SoC是系統(tǒng)級芯片的簡稱，系統(tǒng)不僅包含了處理器內(nèi)核、存儲器等硬件系統(tǒng)，同時還含有相應(yīng)的嵌入式軟件，是一個真正的軟、硬件均具備的完整體系。利用SoC設(shè)計方法，可以將一個復(fù)雜的系統(tǒng)集成到單一芯片中，并具有低功耗，低成本及高速性的特點。與利用ASIC實現(xiàn)的

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

LEON3開源軟核處理器是Gaisler Research公司提出的一款32位、符合SPARC V8結(jié)構(gòu)的開源軟核處理器。它具有高性能，低復(fù)雜性和低功耗的優(yōu)點。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(quán)協(xié)議下，可以免費地應(yīng)用于研究和教學(xué)目的，因此，LEON3開源軟核處理器特別適合于SoC的開發(fā)設(shè)計。

2 SoC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

通過分析系統(tǒng)的功能與要求，結(jié)合LEON3自身架構(gòu)的特點，設(shè)計基于APB總線的動態(tài)圖像邊緣檢測Soc系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。自定義IP核為本設(shè)計的重點。在LEON3的SoC架構(gòu)中，APB外圍低速總線為一些低速模塊提供了接口。若想要在APB總線實現(xiàn)動態(tài)圖像的實時采集、處理和顯示，就要想辦法使采集到的數(shù)據(jù)不參與到總線傳輸中去。

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

通過這種方法，避免大量圖像數(shù)據(jù)參與AHB與APB總線之間的數(shù)據(jù)傳輸，以減少不必要的中間過程，提高數(shù)據(jù)的實時性。這樣就避免了APB總線低速、低帶寬與動態(tài)圖像邊緣檢測系統(tǒng)高速、高帶寬的矛盾。使得整個圖像的數(shù)據(jù)流都在白定義IP核內(nèi)部得到處理，這樣既滿足了APB總線的約束也實現(xiàn)了系統(tǒng)的功能需求。

3 動態(tài)圖像邊緣檢測SoC的實現(xiàn)

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SoC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：選擇待處理像素點的8鄰域，即以待處理像素點為中心的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：

①3×3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。

②熵值的計算。將步驟1中得到的3×3窗口的9個并行數(shù)據(jù)途經(jīng)兩路進行處理。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(zhuǎn)換成IEEE-745浮點數(shù)后再進行浮點除法運算。最后還要把除法運算的結(jié)算轉(zhuǎn)換成整數(shù)，考慮到除法運算的結(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：

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：

①系統(tǒng)時鐘與復(fù)位信號：是整個LEON3架構(gòu)所共用的時鐘信號和復(fù)位信號，而iCLK_50是由外部直接引入的頻率為50MHz的時鐘，未經(jīng)過PLL處理。

②IP核控制信號：主要實現(xiàn)IP核的觸發(fā)功能和結(jié)束功能。

③APB總線的輸入信號和輸出信號：此信號主要用于APB總線控制、IP核選擇、IP核使能等，其中包括對IP核內(nèi)部寄存器的設(shè)置都是通過APB總線信號來完成的。

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(shù)據(jù)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APB總線的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總線本身而言，其信號并不多，這也是基于APB總線的設(shè)計方法相對簡單的原因。

3.3 自定義IP核的結(jié)構(gòu)設(shè)計

有關(guān)“基于APB外圍低速總線圖像檢測IP核的實現(xiàn)基本思想部分”略——編者注。

基于APB總線的IP核框架結(jié)構(gòu)如圖5所示。

4 實驗結(jié)果

4.1 動態(tài)圖像邊緣檢測算法硬件實現(xiàn)仿真與分析

文中首先利用Matlab驗證局域熵邊緣檢測算法設(shè)計的正確性，然后采用Verilog HDL硬件描述語言編寫圖像邊緣檢測算法，在算法實現(xiàn)過程中，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，為驗證仿真算法的正確性，編寫Testbench系統(tǒng)測試文件，對其進行仿真驗證，圖6為局域熵邊緣檢測算法的硬件仿真時序圖。

從圖6中，可以看到3×3窗口產(chǎn)生的過程，L1～L3為采用片上緩存的方法實現(xiàn)的三行數(shù)據(jù)的同步。X1～X9對應(yīng)3×3窗口中的9個像素點。圖中最終的數(shù)據(jù)輸出是有一定時延的，這是由于算法中存在大量的乘加運算和浮點數(shù)運算造成的。

在實現(xiàn)算法的同時，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，在算法實現(xiàn)過程中，加入了大量的DSP加速處理模塊，如乘加器，浮點除法器等。表1給出了用硬件語言實現(xiàn)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 動態(tài)圖像邊緣檢測SoC系統(tǒng)性能測試

測試采用的硬件開發(fā)平臺為FPGA CycloneIIEP2C70F896C6N，Quartus II版本為10.0(32位)，LEON3開發(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二進制數(shù)據(jù)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(shè)計的動態(tài)圖像邊緣檢測SoC系統(tǒng)工作實物圖。從其結(jié)果可以分析得到，文中設(shè)計的動態(tài)圖像邊緣檢測SoC占據(jù)的片上資源在可以接受的范圍內(nèi)。

且由實際測試可知，在外界環(huán)境適中的條件下，系統(tǒng)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，相對于圖像來說較小，所以圖像上的一些小的陰影區(qū)域也會被檢測出來，形成陰影區(qū)域干擾，影響圖像的邊緣檢測效果。但總體來說，實現(xiàn)了動態(tài)圖像邊緣提取的最終目的。

結(jié)語

本文介紹了基于LEON3開源軟核處理器的動態(tài)圖像邊緣檢測SoC設(shè)計。

實驗結(jié)果表明該SoC系統(tǒng)工作正常，可以實現(xiàn)每秒22～25幀，最佳分辨率為400×240和640×480的動態(tài)圖像邊緣檢測功能，平均數(shù)據(jù)延時在70～80個系統(tǒng)時鐘。系統(tǒng)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(yīng)用前景。