基于HLS的Sobel边缘检测算法的FPGA实现.docx

基于HLS的Sobel边缘检测算法的FPGA实现
基于HLS的Sobel边缘检测算法的FPGA实现
摘要：
边缘检测是计算机视觉领域中的重要任务之一。Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它基于矩阵卷积操作来寻找图像中的边缘。本论文提出了一种基于高级综合(HLS)的Sobel边缘检测算法的FPGA实现方法。通过使用HLS工具，我们可以将高级语言代码转化为硬件描述语言，从而实现快速而高效的FPGA加速。实验结果表明，所提出的方法相比于传统的软件实现具有更高的性能和更低的功耗。
1.引言
随着计算机视觉技术的发展，边缘检测成为了图像处理中的一个重要任务。边缘检测可以用于不同的应用领域，如目标跟踪、图像分割和物体识别等。Sobel算子是最常用的边缘检测算法之一，它基于梯度计算来寻找图像中的边缘。
2.Sobel算子
Sobel算子是一种离散卷积的算子，用于计算图像的一阶导数。它通过对图像进行卷积操作来计算每个像素周围领域的梯度强度。Sobel算子的卷积核由一个3x3的矩阵定义，如下所示：
Gx=[[-1,0,1],
[-2,0,2],
[-1,0,1]]
Gy=[[-1,-2,-1],
[0,0,0],
[1,2,1]]
其中，Gx和Gy分别代表X轴和Y轴上的梯度计算结果。
3.HLS工具
高级综合(HLS)是一种将高级语言代码转化为硬件描述语言的工具，它可以将C或C++代码转化为VHDL或Verilog代码，从而实现硬件加速。HLS工具提供了一种快速而便捷的设计方法，可以简化复杂的硬件设计流程。
4.FPGA实现
为了实现基于HLS的Sobel边缘检测算法的FPGA加速，我们需要进行以下步骤：
4.1系统级设计
首先，我们需要设计一个系统级的架构，在其中包含图像输入和输出接口、图像存储器和计算单元。比如，我们可以采用AXI总线接口作为图像输入和输出接口，使用BRAM作为图像存储器，以及使用硬件模块来进行梯度计算。
4.2图像存储器
图像存储器用于存储图像数据，以便后续的梯度计算。在设计图像存储器时，我们需要考虑存储器大小和带宽的平衡，并保证读写操作的同步性。
4.3梯度计算模块
梯度计算模块是Sobel边缘检测算法的核心部分，它用于计算图像中每个像素周围领域的梯度。在设计梯度计算模块时，我们可以使用流水线技术来提高计算效率，并采用并行计算的方式来进一步提升性能。
4.4结果输出模块
结果输出模块用于将计算得到的梯度结果输出到外部设备或存储器中。在设计结果输出模块时，我们需要考虑输出接口的带宽和数据压缩算法的选择，以实现高效的数据传输。
5.实验结果
我们使用VivadoHLS工具来实现基于HLS的Sobel边缘检测算法的FPGA加速。实验结果表明，所提出的方法相比于传统的软件实现具有更高的性能和更低的功耗。我们还进行了对比实验，验证了所提出方法的有效性。
6.结论
本论文提出了一种基于HLS的Sobel边缘检测算法的FPGA实现方法。通过使用HLS工具，我们可以将高级语言代码转化为硬件描述语言，从而实现快速而高效的FPGA加速。实验结果表明，所提出的方法相比于传统的软件实现具有更高的性能和更低的功耗，具备较大的应用潜力。
参考文献：
1.Zhang,Student,P.,&Liu,M.(2017).FPGAImplementationofReal-TimeAlgorithmforEdgeDetectionwithoutBuffer.JournalofSignalProcessingSystems,87(1),175–180.
2.Zheng,D.,Yu,Q.,Luo,Y.,&Guo,K.(2018).FPGAaccelerationforself-adaptiveOtsuthresholdingmethodusinghigh-levelsynthesis.AppliedSoftComputing,62,722–731.
3.Agrawal,M.,Mehta,A.,&Gupta,S.K.(2017).FPGAimplementationofdigitalimageedgedetectionongrayimagesusingsobeloperator.InternationalJournalonSmartSensing&IntelligentSystems,10(2),197–216.