基于Vivado HLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用

基于VivadoHLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用基于VivadoHLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用摘要：邊緣檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法通常運(yùn)行在通用計(jì)算機(jī)上，由于其計(jì)算密集型特點(diǎn)，往往需要較長的運(yùn)行時(shí)間。為了加速邊緣檢測(cè)算法的運(yùn)行速度，本文提出了一種基于VivadoHLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用。通過將邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)為硬件模塊，并利用VivadoHLS對(duì)其進(jìn)行高層次綜合，可以將算法在FPGA上進(jìn)行并行計(jì)算，從而大大提高了運(yùn)行速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于VivadoHLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用能夠顯著縮短邊緣檢測(cè)算法的運(yùn)行時(shí)間，具有較高的實(shí)時(shí)性和高效性。關(guān)鍵字：邊緣檢測(cè)；硬件加速；VivadoHLS；FPGA1.引言邊緣檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要任務(wù)，它可用于物體識(shí)別、圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)等應(yīng)用。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法通常是基于像素的差異和梯度的計(jì)算，其中常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。然而，由于邊緣檢測(cè)算法的計(jì)算密集型特點(diǎn)，傳統(tǒng)算法在通用計(jì)算機(jī)上往往需要較長的運(yùn)行時(shí)間，無法滿足實(shí)時(shí)性要求。因此，提高邊緣檢測(cè)算法的計(jì)算速度成為一項(xiàng)重要研究課題。2.VivadoHLS概述VivadoHLS是Xilinx公司推出的一種高層次綜合工具，可將C/C++等高級(jí)語言描述的算法轉(zhuǎn)換為硬件描述語言（HDL），并自動(dòng)生成硬件模塊。相比于傳統(tǒng)的HDL設(shè)計(jì)方法，VivadoHLS具有更高的抽象層次和更高的設(shè)計(jì)效率。3.硬件加速的邊緣檢測(cè)算法傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法通常利用像素的差異和梯度來找到圖像中的邊緣。常見的邊緣檢測(cè)算法包括Sobel算子和Canny算子。為了實(shí)現(xiàn)硬件加速的邊緣檢測(cè)算法，我們可以將這些算法實(shí)現(xiàn)為硬件模塊，并在FPGA上進(jìn)行并行計(jì)算。在VivadoHLS中，我們可以通過使用C/C++來描述邊緣檢測(cè)算法。以Sobel算子為例，其C/C++代碼如下所示：```cppvoidsobel_operator(unsignedcharimage_in[IMAGE_WIDTH][IMAGE_HEIGHT],unsignedcharmagnitude[IMAGE_WIDTH][IMAGE_HEIGHT]){intgx,gy,sum;for(intx=1;x<IMAGE_WIDTH-1;x++){for(inty=1;y<IMAGE_HEIGHT-1;y++){gx=image_in[x+1][y-1]-image_in[x-1][y-1]+2*image_in[x+1][y]-2*image_in[x-1][y]+image_in[x+1][y+1]-image_in[x-1][y+1];gy=image_in[x-1][y+1]-image_in[x-1][y-1]+2*image_in[x][y+1]-2*image_in[x][y-1]+image_in[x+1][y+1]-image_in[x+1][y-1];sum=abs(gx)+abs(gy);magnitude[x][y]=sum;}}}```在VivadoHLS中，我們可以使用指令pragma將這段C/C++代碼轉(zhuǎn)換成硬件模塊，并通過流接口與其他模塊進(jìn)行通信。然后，我們可以使用Vivado進(jìn)行綜合和布局布線，將生成的HDL代碼加載到FPGA上進(jìn)行運(yùn)行。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析我們基于VivadoHLS開發(fā)了一個(gè)邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用，并將其在一臺(tái)XilinxFPGA上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試。在實(shí)驗(yàn)中，我們使用了不同大小的圖像作為輸入，并測(cè)量了邊緣檢測(cè)算法在CPU上和FPGA上的運(yùn)行時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于VivadoHLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用能夠顯著縮短邊緣檢測(cè)算法的運(yùn)行時(shí)間。在相同大小的圖像上，基于VivadoHLS的硬件加速應(yīng)用的運(yùn)行時(shí)間僅為傳統(tǒng)CPU實(shí)現(xiàn)的幾分之一。同時(shí)，準(zhǔn)確性與傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法相比基本保持不變。這是因?yàn)閂ivadoHLS能夠?qū)⒏呒?jí)語言描述的算法準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換為硬件模塊，并在FPGA上進(jìn)行并行計(jì)算。5.結(jié)論本文提出了一種基于VivadoHLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用，通過將邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)為硬件模塊，并利用VivadoHLS進(jìn)行高層次綜合，可以將算法在FPGA上進(jìn)行并行計(jì)算，從而大大提高了運(yùn)行速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于VivadoHLS的邊緣檢測(cè)硬件加速應(yīng)用能夠顯著縮短邊緣檢測(cè)算法的運(yùn)行時(shí)間，具有較高的實(shí)時(shí)性和高效性。未來的工作可以進(jìn)一步研究如何優(yōu)化硬件加速的邊緣檢測(cè)算法，包括算法的并行程度、資源占用等方面的優(yōu)化。同時(shí)，可以將VivadoHLS應(yīng)用于其他計(jì)算密集型的任務(wù)，如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等領(lǐng)域，以提高計(jì)算速度和實(shí)時(shí)性。參考文獻(xiàn)：[1]Xilinx.VivadoHighLevelSynthesisUserGuide.Xilin