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时间:2018-11-29
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1、基于ARM和FPGA的Sobel边缘检测异构系统摘要:为了实现直接对网络摄像监控系统进行视频画面抓取并进行高效率、高精度的图像处理,设计了一个支持RTSP协议、可进行Sobel边缘检测的数据驱动型异构系统。基于海思公司的hi3536芯片,该系统可同时获取16路1080P、H.264编码的网络摄像头的视频图像,并使用Xilinx公司的ZC702型号FPGA为载体实现的Sobel边缘检测加速器对视频图像进行实时处理。实验结果发现该系统获取视频图像的延迟很低,并且拥有对大量高清图像同时进行实时边缘提取的能力。中国8/vie 关键词:FPGA;网络摄像头;RTSP;Sobel;异构
2、 中图分类号:TN911文献标识码:A:1009-3044(2016)34-0219-03 Abstract:Inordertoachievehigh-efficiency,high-precisionimageprocessingforcapturingthevideostreamofIPcamera,adata-drivenheterogeneoussystemcanget1080P,H.264encodedvideostreamsfromsixteenIPcamerasatthesametimeandalsocanprocessreal-timeSobeledgedet
3、ectionofvideostreamsbaseonarmfromHisiliconandZC702FPGAformXilinx.Experimentalresultsshohaslosandcanreal-timeedgedetectionforalargenumberofhigh-definitionimagesatthesametime. Key,ADAS)、工�I机器人、智能安防等。图像处理技术的主要关键点是超高的实时性和结果的准确性。而边缘提取是图像处理中最基础的一步,由IrmableGateArray,FPGA)对Sobel算法进行硬件实现,并对海思解码芯片hi3
4、536为载体的开发板进行编程,使其能获取到网络摄像头(InterProtocolCamra,IPC)的实时视频流,为硬件加速器提供数据。该系统的最高性能可达同时对16路1080P、60帧的视频进行边缘提取。 2Sobel算法 在图像中边缘的像素值会发生显著的变化,表示这一变化的方法就是导数,所以一般我们用来寻找图像边缘的方法是对图像进行求导,即使用一个卷积核对图像进行平面卷积处理,这样可实现图像求导的近似计算。 Sobel边缘检测算法在实现过程中,通过把检测水平边缘和竖直边缘的2个Sobel算子作为卷积核分别与图像中的每个像素点做卷积运算,分别得到该图像在水平方向上的梯度
5、Gx和竖直方向上的梯度Gy。Sobel算子如图1所示。 对于图像上的每一个像素点,结合以上两个卷积处理后的结果可求出该点上的近似梯度: 我们也可以对其做出一个近似的转换:G=
6、Gx
7、+
8、Gy
9、。 梯度值的大变化预示着图像中内容的显著变化。可设定一个合适的阈值T,如果G≥T就可以认为该点为边缘点。判别出图像中所有边缘点后,我们可以把输入的灰度图像转换为只包含边缘信息的二值化图像,即图上一点A(x,y),它的梯度值G(x,y)若大于等于阈值T,则将该点的值置为1;反之,则置为0。 2图像边缘提取异构系统的实现 本异构系统由深圳海思公司的hi3536芯片和Xilinx公
10、司的ZC702型号的FPGA组合搭建而成。hi3536芯片主要负责获取IPC的视频流数据并实时解码,FPGA主要负责对输入的图像进行Sobel算法的加速运算。通过使用本文编写的能够兼容大部分主流IPC的RTSP协议接口,再利用海思hi3536芯片的解码能力,完成最高可同时接收并解码16路H264或H265编码、分辨率为1080P60帧的实时视频流,再把解码后得到的YUV格式图像通过AXI-Stream总线直接传递到FPGA上的Sobel加速处理模块,实现从前端IPC进行数据采集后实时传递给硬件加速模块的完整链路。这样,使得整套系统更方便地接入到监控系统中,大幅提升系统的实用性。
11、该模块整体的架构如图2所示。 2.1基于ARM的前端数据采集模块
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