基于DSP+FPGA+ASIC的實時圖像處理系統

　1.引言

　　隨著紅外焦平面陣列技術的快速發展，紅外成像系統實現了高幀頻、高分辨率、高可靠性及微型化，在目標跟蹤、智能交通監控中得到了越來越多的應用，并向更加廣泛的軍事及民用領域擴展。實時紅外圖像處理系統一般會包括非均勻校正、圖像增強、圖像分割、區域特征提取、目標檢測及跟蹤等不同層次的實時圖像處理算法，由于圖像處理的數據量大，數據處理相關性高，因此實時紅外圖像處理系統必須具有強大的運算能力。目前有些紅外圖像處理系統使用FPGA實現可重構計算系統[1]，運算速度快，但對于復雜算法的實現難度比較高，且靈活性差。大多數紅外圖像處理系統則采用DSP+FPGA的硬件架構[2]，其中DSP負責實現圖像處理算法，FPGA負責實現各種接口電路，但諸如圖像多級濾波等處理算法復雜度高，只使用DSP處理會耗費大量時間，一般采用并行多DSP系統以滿足實時性要求[3]，但系統比較復雜，體積和功耗也不好控制，實現成本高。因此需要在硬件結構上合理分配處理任務，比如FPGA可以完成輸入圖像的預處理工作，減輕DSP的負擔，本實驗室自主研制的ASIC芯片可以對輸入紅外圖像進行多級濾波處理，進一步解放DSP。本文針對紅外圖像處理系統的實時性要求，提出了基于DSP+FPGA+ASIC的圖像處理架構。

　　2.實時紅外圖像處理系統

　　由于實時紅外小目標檢測算法的前端處理數據量大、實時性強且算法復雜度高，我們的系統結構需要保證靈活性，能夠適應各種復雜的算法，同時又要保證高速處理能力，因此實時紅外圖像處理系統采用DSP+ FPGA+ASIC的架構來滿足設計的要求。其中，DSP具有高度的可編程性，可以完成比較復雜的任務。FPGA的處理速度稍遜于ASIC，但具有一定的靈活性，它可以實時接收紅外小目標檢測算法前端的數據，完成輸入圖像的一些預處理工作。ASIC芯片處理速度快、性能強且可靠性好，可以完成圖像濾波等特定的任務。

　　一種實時紅外圖像處理系統結構框圖如圖1所示：

　　FPGA采用ALTERA公司的Stratix系列的EP1S10芯片。該芯片提供多達10,570個邏輯單元(LEs)，存儲器容量為920,448016 bits，同時提供了高速DSP模塊以及乘法器，專用乘法器適合于作協處理器，可以分擔DSP復雜和耗時的算術運算，提升系統的性能。

　　DSP選用TI公司的TMS320C6414芯片[4]。該芯片主頻為600MHz，數據處理能力峰值可達4800MIPS(每秒48億條指令)。由8個相互獨立的功能單元構成。包含兩組通用寄存器組，每組含有32個32位寄存器。片內采用2級存儲器結構。

　　ASIC使用本實驗室自主研制的多級濾波芯片[5]。該芯片采用SMIC 0.35mm工藝，芯片內部工作頻率可達50MHz。有三個數據通道，分別級連不同數量的1*3基本濾波模板，每路數據通道采用流水線結構。采用定點運算，計算精度為8位二進制小數，可處理位寬為8-16位的數據，吞吐量為5M-10M像素/秒，支持128*128，256*256，320*240三種幀格式的圖像濾波。

　　3.處理任務的合理分配

　　紅外探測器輸出圖像數據到信號處理板，先進入FPGA進行預處理，預處理包括非均勻性校正和圖像增強等。ASIC對輸入圖像數據進行多級濾波處理。FPGA在后續算法中也能協同DSP工作，算法中對運行速度要求很高，而算法結構不太復雜的處理均可在FPGA 中實現，從而使得該FPGA 成為DSP 的協處理器。經過預處理后的紅外圖像數據輸出到DSP中進行后續算法處理，DSP的處理包括紅外潛在小目標檢測算法。DSP 處理后的潛在小目標和圖像數據通過FPGA傳輸到DPRAM中存儲。

　　該實時紅外圖像處理系統主要由三部分組成：FPGA模塊，DSP模塊和ASIC模塊。在滿足紅外圖像數據處理的實時性和高速可靠性要求的前提下，各處理模塊所處理的任務要盡量達到平衡。

　　從資源角度看，算法用硬件處理速度快，占內存空間小，但靈活性差;用軟件剛好相反，處理速度慢，但靈活性好。由于設計要滿足實時性要求，希望硬件承擔的任務越多越好。PGA作為一種可編程的硬件資源，雖然它有相當強的設計靈活性，但是考慮到設計、實現調試的難度，不適合做全局、復雜的操作。ASIC芯片處理速度快，但靈活性差，只適合處理一些特定的占用大量處理器資源的運算。DSP作為軟件資源，特點是靈活性好，適合復雜的算法，但速度慢。

　　從算法角度考慮，一個完整的算法在處理上是有層次的，算法對原始數據的操作是簡單的、規則的，對后續數據的處理往往比較復雜，同時算法在實現前會被預先分成幾個相互獨立的功能模塊。因此低層的、簡單的操作可以由FPGA中的邏輯單元模塊或ASIC芯片硬件來完成，高層的、復雜的操作則由DSP軟件來完成。

　　根據上述分析，本設計中FPGA主要完成與各個外部設備的接口控制邏輯，同時完成一些數據量大、運算結構簡單、速度要求高的算法;DSP完成后續結構復雜的目標檢測算法;ASIC芯片對輸入圖像進行多級濾波處理。此方案保證了系統有足夠的處理速度，能夠達到紅外圖像處理系統的實時性要求。

　　3.1 FPGA模塊

　　FPGA內部邏輯結構框圖如圖2所示。

　　FPGA主要完成以下幾方面的工作：圖像數據接收邏輯，圖像數據預處理模塊，輸入緩存FIFO，DSP接口控制邏輯，ASIC接口控制邏輯，DPRAM接口控制邏輯，算法處理模塊。

　　(1) 圖像數據接收邏輯：根據探測器輸出的數字視頻信號的場同步，行同步以及時鐘信號，發送控制信號接收圖像數據。

　　(2) 圖像數據預處理模塊：對接收的圖像數據進行非均勻性校正和圖像增強等預處理。

　　(3) 輸入緩存FIFO：由FPGA內部配置輸入緩沖存儲器FIFO。預處理后的圖像數據可以連續不間斷地寫入FIFO中，以供DSP讀取進行后續的圖像處理。

　　(4) DSP接口控制邏輯：DSP 接口時序控制邏輯必須嚴格按照TMS320C6414的EMIFA

　　可編程同步接口的時序來編寫，并且滿足相應的建立保持時間要求。DSP啟動EDMA通道

　　讀取紅外圖像數據，通過FPGA的內部FIFO進行連續的圖像傳輸。

　　(5) ASIC接口控制邏輯：按照ASIC芯片的時序編寫其控制邏輯，將圖像數據導入ASIC

　　芯片進行圖像多級濾波處理。

　　(6) DPRAM接口控制邏輯：編寫DPRAM的控制邏輯，將DSP 處理后的數據通過FPGA傳輸到DPRAM中存儲。

　　(7) 算法處理模塊：根據具體算法的需要，協同DSP完成算法中速度要求高，結構不太復雜的運算。

　　3.2 DSP模塊

　　DSP主要完成紅外小目標的檢測和跟蹤算法，功能如下：

　　(1) 啟動EDMA通道不斷讀取FPGA輸出的紅外圖像數據。

　　(2) 對輸入的紅外圖像數據，運行目標檢測和跟蹤算法，檢測運動目標，并確定其方位。

　　(3) 與FPGA建立連接，將算法中比較規則的運算交給FPGA處理。

　　(4) DSP將處理后的運算結果通過FPGA傳輸至DPRAM中存儲。

　　3.3 ASIC模塊

　　ASIC芯片從FPGA中接收預處理后的圖像數據進行處理，處理后的三路數據同步寫入內部三個同步FIFO，DSP可以根據需要選擇輸出多級濾波處理后的結果，進行后續算法的處理。

　　4.實驗結果與分析

　　實時紅外圖像處理板已成功應用于多個紅外探測系統中，效果良好。圖3為實驗時采用

　　高德IR108D探測器獲得的原始紅外圖像，圖4為經過多級濾波處理后標識的圖像，圖5為經過目標檢測算法處理后輸出的跟蹤圖像?？梢钥吹?，該系統能夠實時檢測并跟蹤紅外圖像中的運動小目標。

　　5.結語

　　本文使用高性能的DSP(TMS320C6414)，可編程邏輯器件FPGA(Stratix系列的EP1S10)

　　和專用ASIC多級濾波芯片，提出了DSP + FPGA + ASIC的圖像處理平臺架構，設計了處理

　　能力強、接口可靠穩定的紅外圖像處理系統，并在系統中實現了非均勻性校正、小目標檢測等算法。實驗測試表明，該實時紅外圖像處理系統對每場320×240有效像素，每個像素14bit，場頻50Hz的輸出數字視頻信號能夠進行實時處理，對視場中的運動小目標完成檢測和跟蹤功能，滿足系統主要性能指標要求，成功應用于紅外探測系統中。

　　本文作者創新點：采用自主研制的ASIC芯片對紅外圖像進行多級濾波處理，速度快，可靠性好，為DSP后續的目標檢測跟蹤算法節約時間。