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　　3动态图像边缘检测SoC的实现

　　本设计提出了一种集图像采集、存储、处理和显示于一个IP核的设计方法，也是动态图像边缘检测SoC设计的核心部分。

　　3.1局部熵算法的硬件实现

　　局部熵边缘检测算法的基本思想是：选择待处理像素点的8邻域，即以待处理像素点为中心的3×3窗口;再由局部熵的定义式(公式1)计算出图像3×3窗口的局部熵;

　　然后通过与给定的阈值进行比较，得到二值化图像，即可得出图像的边缘。硬件实现的处理过程为流水线方式，处理的对象为3×3大小的图像窗口。具体步骤如下：

　　①3×3窗口的产生。3×3窗口主要通过片上缓存和延时单元实现。图2是以经过3个时钟为例说明了同步产生3×3窗口中一行数据的过程。

　　图2同步数据的产生

　　②熵值的计算。将步骤1中得到的3×3窗口的9个并行数据途经两路进行处理。对于3×3窗口，式(1)化简为式(2)：

　　3×3窗口的9路并行数据，一边送去做并行相加求和，再求平方，作为除法运算的分母;同时把9个数据分别求平方，再求合，作为除法运算的分子。在做除法运算前，为确保其计算精度，要先将分子与分母转换成IEEE-745浮点数后再进行浮点除法运算。最后还要把除法运算的结算转换成整数，考虑到除法运算的结果可能小于1，于是在转换整数前放大1000倍，即保留3位有小数有效位，最后将转换后的整数输出，至此实现了局部熵值的计算过程。局部熵值计算的硬件处理流程如图3所示：

　　图3局部熵值计算流程示意图

　　③阈值比较及二值化处理。②中已经得到了放大1000倍后的熵值，在这里只需通过一个比较电路，当熵值大于阈值时，输出0;当熵值小于阈值时，输出1.这样就得到一幅二值化后的边缘图像。至此，完成了整个局部熵边缘检测算法的硬件实现。

　　3.2自定义IP接口设计

　　自定义IP核包含以下几个主要部分：图像采集(D5M摄像头接口);图像制式转换;图像存储;图像显示(LTM显示接口);图像边缘检测模块;自定义寄存器。

　　图4给出了基于APB外围低速总线所设计的图像边缘检测IP核的外部接口信号图。由图中可知，此IP核的接口信号可分为：

　　图4用户定义图像边缘检测IP核接口

关键词： SoC LEON3