摘要：針對(duì)LEON3開(kāi)源軟核處理器具有高性能，高可靠性等特征，構(gòu)建了一個(gè)基于LEON3的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)SoC。文中采用局部熵邊緣檢測(cè)算法，將圖像采集，邊緣檢測(cè)和圖像顯示三個(gè)部分封裝設(shè)計(jì)為IP核，通過(guò)APB總線(xiàn)嵌入到LEON3的經(jīng)典SoC架構(gòu)中。與利用微控制器或DSP實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)相比.基于LEON3的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)SoC能夠充分發(fā)揮硬件設(shè)計(jì)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(cè)算法，將圖像采集，邊緣檢測(cè)和圖像顯示三個(gè)部分封裝設(shè)計(jì)為IP(Intellectual Property)核，通過(guò)AMBA APB總線(xiàn)嵌入到LEON3的經(jīng)典SoC架構(gòu)中。實(shí)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(jì)的高速性和靈活性。此外，由于動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)是圖像處理應(yīng)用中必不可少的一部分，因此文中設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)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(kāi)源軟核處理器

SoC是系統(tǒng)級(jí)芯片的簡(jiǎn)稱(chēng)，系統(tǒng)不僅包含了處理器內(nèi)核、存儲(chǔ)器等硬件系統(tǒng)，同時(shí)還含有相應(yīng)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(shè)計(jì)方法，可以將一個(gè)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(diǎn)。與利用ASIC實(shí)現(xiàn)的

SoC相比，利用FPGA實(shí)現(xiàn)的SoC具有可配置性的特點(diǎn)，因此具有更好的可擴(kuò)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(jié)構(gòu)的開(kāi)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(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(quán)協(xié)議下，可以免費(fèi)地應(yīng)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(shè)計(jì)。

2 SoC系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

通過(guò)分析系統(tǒng)的功能與要求，結(jié)合LEON3自身架構(gòu)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)基于APB總線(xiàn)的動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)Soc系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。自定義IP核為本設(shè)計(jì)的重點(diǎn)。在LEON3的SoC架構(gòu)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APB總線(xiàn)實(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)不參與到總線(xiàn)傳輸中去。

在本設(shè)計(jì)中，通過(guò)采用片上存儲(chǔ)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(guò)圖像邊緣檢測(cè)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(cè)后的結(jié)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(shù)據(jù)參與AHB與APB總線(xiàn)之間的數(shù)據(jù)傳輸，以減少不必要的中間過(guò)程，提高數(shù)據(jù)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(cè)系統(tǒng)高速、高帶寬的矛盾。使得整個(gè)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(mǎn)足了APB總線(xiàn)的約束也實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的功能需求。

3 動(dòng)態(tài)圖像邊緣檢測(cè)SoC的實(shí)現(xiàn)

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

3.1 局部熵算法的硬件實(shí)現(xiàn)

局部熵邊緣檢測(cè)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(jì)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(xiàn)的處理過(guò)程為流水線(xiàn)方式，處理的對(duì)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(xiàn)。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(shù)據(jù)的過(guò)程。

②熵值的計(jì)算。將步驟1中得到的3×3窗口的9個(gè)并行數(shù)據(jù)途經(jīng)兩路進(jìn)行處理。對(duì)于3×3窗口，式(1)化簡(jiǎn)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(shí)把9個(gè)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(jì)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(shí)現(xiàn)了局部熵值的計(jì)算過(guò)程。局部熵值計(jì)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(dāng)熵值大于閾值時(shí)，輸出0;當(dāng)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(cè)算法的硬件實(shí)現(xiàn)。

3.2 自定義IP接口設(shè)計(jì)

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(zhuǎn)換;圖像存儲(chǔ);圖像顯示(LTM顯示接口);圖像邊緣檢測(cè)模塊;自定義寄存器。