基于FPGA的二維快速卷積實現(xiàn)及其應(yīng)用.pdf

1、圖像邊緣檢測是獲取圖像基本結(jié)構(gòu)的主要途徑，在模式識別與計算機視覺領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，目前圖像邊緣檢測的實現(xiàn)平臺主要采用個人計算機系統(tǒng)，由于個人計算機平臺體積較大、成本高、使用不便等缺點，導(dǎo)致直接采用個人計算機進(jìn)行圖像邊緣檢測的應(yīng)用范圍受到較大的制約。如何實現(xiàn)圖像邊緣的實時檢測，滿足在場景結(jié)構(gòu)理解中的應(yīng)用是目前要解決的熱門問題。
　　圖像邊緣檢測的方法較多，但其有效性不能完全滿足人類對場景中結(jié)構(gòu)的感知。隨著腦神經(jīng)科學(xué)研究的逐步

2、深入，腦啟發(fā)式的圖像邊緣檢測方法得到快速發(fā)展。其中，結(jié)合視覺皮層信息處理機制，模擬視覺初級皮層中簡單細(xì)胞屬性的二維Gabor（2D Gabor）濾波器被用于圖像邊緣檢測。2D-Gabor是優(yōu)良的邊緣檢測的算子，它擁有較好的局部性空間特性和方向選擇性特性，能夠準(zhǔn)確完整地提取圖像的結(jié)構(gòu)特征。然而，2D-Gabor應(yīng)用到圖像邊緣檢測時，需要采用不同尺度和方向的Gabor濾波器獲取不同的結(jié)構(gòu)信息，這樣就需要大量的二維卷積運算，從而導(dǎo)致圖像邊緣檢

3、測的實時性受到約束。由于大量的二維卷積在結(jié)構(gòu)上類似，只需要并行計算就可以提高處理的實時性?？删幊踢壿嬈骷﨔PGA作為現(xiàn)代電子設(shè)計中應(yīng)用較為普遍的器件，具有體積小、可移植性高、功耗低的特點，以及能進(jìn)行并行處理和流水線操作，能有效地滿足計算量大和計算結(jié)構(gòu)類型相似的應(yīng)用。因此，本文開展了以FPGA為平臺的圖像邊緣實時檢測的研究。在分析二維快速卷積算法的基礎(chǔ)上，兼顧設(shè)計的模塊化和可拓展性，充分利用FPGA并行體系架構(gòu)和豐富的塊存儲資源，展開了基

4、于FPGA的二維快速卷積實現(xiàn)的深入研究，并進(jìn)行了相關(guān)實驗，得出了初步的研究結(jié)果。
　　首先，建立了基于FPGA圖像邊緣檢測的并行處理架構(gòu)，該架構(gòu)模擬初級視覺皮層信息處理機制，實現(xiàn)了有效且完整的邊緣信息提取。
　　其次，針對具有多方向卷積內(nèi)核的Gabor濾波器組，設(shè)計了基于頻域相乘的二維快速卷積處理器來實現(xiàn)硬件加速。
　　最后，結(jié)合FPGA的流水線結(jié)構(gòu)和分布式并聯(lián)結(jié)構(gòu)，通過插入多級流水、優(yōu)化電路結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)位寬控制，從而