基于Vivado HLS的求取特征點圖像坐標的設計

何　凱，梁　蓓，楊發順

(貴州大學 大數據與信息工程學院，貴州 貴陽 550025)

視覺定位技術是機器視覺研究領域的一個分支，在工業、醫療等領域都有廣泛的應用前景，光學定位是其中常見的一種定位技術。本文探討了一種以被動式光學反射標記物作為特征點的圖像坐標求取方法，即以近紅外波長反射材料制作靶點，在相機上安裝特定的濾光片，以獲得特征點明顯的灰度圖像。此種方案具有魯棒性強、精度高、使用方便的特點。

特征點圖像坐標的獲取涉及高斯濾波、二值化、坐標點求取等算法。借助于開源的OpenCV(Open Source Computer Vision)視覺庫，在傳統串行架構的嵌入式處理器上可以用軟件方式輕松實現特征點圖像坐標的求取，但該方式存在功耗高、延時長以及數據存儲帶寬受限等問題。而利用FPGA(Field-Programmable Gate Array)并行求取特征點圖像坐標的方式則可以解決上述問題。采用HDL(Hardware Description Language)實現則面臨開發難度大、周期長等問題，尤其是算法的時序問題，需要花費大量的時間進行分析、設計、仿真及優化。Xilinx高層次綜合工具Vivado HLS(High Level Synthesis)利用有限狀態機原理控制算法進程，通過調用與OpenCV視覺庫功能對應的HLS視頻庫，能夠快速地將含有OpenCV視覺庫的算法程序轉化為RTL(Register Transfer Level)硬件。結合Xilinx 高性能和低功耗的Zynq-7000 SoC(System on Chip)處理器平臺，通過軟硬件協同設計實現對圖像處理軟件的硬件加速，不僅解決了傳統嵌入式處理器處理高清圖像時功耗高、延時長、帶寬受限等問題，還提高了硬件的開發效率。

1　軟件系統設計

Xilinx Vivado HLS利用有限狀態機原理控制算法進程，從求取特征點圖像坐標的算法程序中提取控制和數據流，通過頂層函數控制流的一些節點，將控制傳遞到各個子程序中，從而達到并行執行子程序的目的。……