0 引言

边缘检测是图像特征提取、目标识别的基础，图像边缘提取的好坏直接影响后续处理的难易度和准确度。在众多边缘提取算法中，Canny边缘提取算法由于其良好的检测效果在图像处理中得到广泛应用。而现阶段的工业视觉检测中，图像处理多为PC平台或者ARM平台，在这些平台下，Canny边缘检测由于计算量大、耗时长，对平台本身性能要求也很高。FPGA凭借高速并行性的特性，在进行图像处理时能很好地保证系统的实时性，因此越来越多开发人员使用FPGA进行图像处理[1-3]。但在现有的文献中，有些受FPGA的历史功能设计局限，过多地关注FPGA底层设计，有些采用中值滤波、改进高斯滤波模板进行Canny边缘检测，设计周期较长，硬件加速效果不明显。武汉科技大学彭习武等采用了Xilinx公司的Vivado HLS(高层次综合)实现改进的Sobel边缘检测[4]，取得了较好的实时检测效果，但需选择不同的结构元素对不同的目标图像进行膨胀腐蚀，算法占用硬件资源较多。本文采用Vivado HLS实现Canny边缘检测硬件加速实现方法，研究通用性好、设计周期短、硬件资源消耗少的FPGA加速算法。

Canny边缘检测[5]算法是CANNY J于1986年提出的，算法目标是在图像中找到最佳边缘。其主要步骤为：

(1)图像高斯滤波：对原始图像进行高斯滤波，降低输入图像中的噪声对后续图像处理的干扰，有效提升算法抗噪能力。

(2)梯度计算：选择Sobel的水平与垂直方向3×3窗口模板算子与图像阵列进行计算，原始图像为I(i，j)，得到水平与垂直方向的偏导数，水平、垂直方向梯度偏导数分别为Gx和Gy：

(3)非极大值抑制：遍历图像，若像素点的幅值大于其梯度方向的幅值，则可能为边缘点；否则不是边缘，对其进行抑制。

(4)双阈值处理：通过设定阈值Th、Tl(一般情况下Tl=0.4Th)，抑制后的图像像素梯度值大于Th的是边缘点，小于Tl的一定不是边缘点，如果处于两者之间，判断当前像素的邻域像素中是否有边缘点，若有，则为边缘点，否则就不是边缘。

2 Vivado HLS实现方式

Vivado HLS是Xilinx公司推出的加速数字系统设计开发工具，直接使用C、C++或SystemC开发的高层描述来综合数字硬件，替代用VHDL或Verilog实现FPGA硬件设计[6]，实现设计的功能和硬件分离，不需要关心低层次具体细节，具有很强的灵活性，有效降低数字系统设计开发周期。Vivado HLS在算法优化指标和FPGA硬件设计方式指标是一致的：(1)面积，算法硬件资源使用的数量；(2)速度，硬件电路处理数据的速率。一般的设计是对两者之间的特殊需求进行优化，得到合理的方案。

2.1 Vivado HLS设计流程

Vivado HLS设计流程如图1所示。C代码设计和C测试集设计是HLS设计流程的输入；C功能性验证能确保代码功能的完整性；高层综合能产生所需的各个设计文件；C/RTL协同仿真可以进行预期值与输出的对比；设计迭代是通过不断地调整指令得到预期需要的优化设计，在不改变C代码的情况下，由优化指令转化成小面积高吞吐率的RTL电路[7]；最后RTL电路被综合成FPGA逻辑模块。

2.2 Vivado HLS图像实时加速

Vivado HLS图像实时加速设计的方式如图2所示。

视频流进入FPGA后，由AXI4-Stream协议将数据流转换为HLS视频库下的hls::Mat格式，在进行对应的图像FPGA加速处理后，将hls::Mat格式重新转换为AXI4-Stream数据流。

Vivado HLS提供了以下几个方面功能对图像视频处理建模[8]：(1)内存行缓存(Memory Line Buffer)；(2)内存窗口缓存(Memory Window Buffer)；(3)视频数据支持格式类型；(4)视频函数库。HLS内存行缓存实质是能存储多行像素数据的多维移位寄存器[9]，而窗口缓存是行缓存的一个子集，这两种存储结构一般被综合为Block RAM，并且行缓存的宽度决定了图像算法能进行硬件加速的最大图像宽度。Vivado HLS对一帧图像像素的遍历是通过创建上述两种缓存实现的，图3是遍历图像像素的计算内核路径。Vivado HLS下图像处理基于视频流访问，因此，基于随机存储访问的图像处理方式需要进行转换，综合为FPGA处理下的图像数据流处理方式，实现图像算法的硬件加速。

3 Vivado HLS实现Canny边缘检测

根据Vivado HLS设计流程，Canny边缘检测的硬件加速实现流程如图4所示。

3.1 图像数据流输入

图像数据通过AXI4-Stream输入到Canny边缘检测IP，由AXIvideo2Mat将数据流转换为hls::Mat类型，完成Canny边缘检测IP的硬件加速设计。

3.2 图像计算内核创建

创建类型为hls::Window、大小为1×3和3×3的窗口缓存，以及类型为hls::LineBuffer、大小为3×1 920的行缓存。将图像像素写入第一行行缓存，每写入一次新的图像数据，读出对应行缓存的数据到1×3的窗口缓存，同时3×3的窗口缓存右移，把1×3的窗口缓存数据写入3×3的窗口缓存的第一列，每一行行缓存写满时，当前行缓存数据移位写入下一行。通过上述方式，由3×3窗口缓存构成的计算内核完成图像的遍历。

3.3 图像滤波

考虑到滤波器窗口太大图像边缘会被过度平滑，选择高斯滤波器为3×3的滤波窗口，σ值为1.5，由于模版系数归一化后均为小数，对于FPGA而言，需要增加硬件资源消耗实现浮点类型，因此，将模板系数全部乘以256后取整，对于实际处理而言，这种近似值产生的误差不会对滤波效果产生很大影响，实际模板系数为：

将滤波模板GuassBlur与计算内核进行卷积，卷积后的结果右移8位（除以256），移位操作不会消耗FPGA的DSP资源，节约了FPGA资源，由上述的移位运算后，完成图像数据的高斯滤波。

3.4 梯度计算

创建3×3滤波后的图像计算内核窗口，将计算内核分别与Sobel的水平与垂直方向3×3窗口算子卷积，求得水平、垂直方向梯度偏导数Gx和Gy大小，由于硬件实现平方根需要的资源较多，故通过Gx和Gy的绝对值之和求梯度G的幅值。对于梯度的方向θ=arctan(Gy/Gx)，硬件实现较为困难，需要消耗很多硬件资源，一般是比较像素领域窗口，对于3×3窗口而言，求其领域8个方向，由于对称性，只需要求得4个方向，0°、45°、90°和135°，即把梯度Gy的值与Gxtan22.5°和Gxtan67.5°比较，同时判断GyGx乘积的正负性，可求得梯度的方向θ值的大小。为节约硬件资源可以采取对Gy左移4位，Gxtan22.5°左移4位，取值约为6.625Gx，Gxtan67.5°左移4位，约为38.625Gx，即：

通过简单移位判断大小和正负性，得到梯度方向θ的近似值。

3.5 非极大值抑制和双阈值处理

定义位宽为2位的寄存器，4个方向对应寄存器值0，1，2，3，将该寄存器与存储梯度值G寄存器组合输出到新创建的图像行缓存，并创建新的3×3计算内核，通过计算内核窗口判断图像数据的方向，进行极大值抑制。计算内核中心点与对应梯度方向的像素点、高阈值Th、低阈值Tl进行比较，若计算内核中心点最大则为图像强边缘点；若计算内核中心点大于梯度方向，处于Tl和Th之间，为弱边缘点；其他情况均不是图像的边缘点。

创建新的行缓存写入上述图像边缘数据，由新的3×3计算内核做进一步处理：若计算内核中心点是强边缘点输出255；若计算内核是弱边缘点，判断其八邻域是否存在强边缘点，不存在强边缘点则输出0，存在则输出255，同时把中心点值改变为强边缘点值；其他情况直接输出0。

3.6 图像数据流输出

处理后的数据通过AXIvideo2Mat将hls::Mat格式重新转为AXI4-Stream数据流，图像数据通过上述的处理完成Canny边缘检测的硬件加速。

3.7 指令优化迭代

采用Vivado HLS提供的模块优化指令如inline、pipeline、dataflow以及对循环展开的unroll等，完成算法硬件加速的优化，达到硬件资源消耗和算法处理速度之间的平衡。一般的优化为串行方式和并行方式两种，串行优化方式使用硬件资源少，并行优化方式处理速率高[4]。为获得良好的硬件加速效果，选择并行优化方式，具体措施为：(1)对模块内部循环展开；(2)循环、模块内部流水化处理；(3)模块之间流水化处理。为验证本方案的资源占用情况，选取文献[4]进行对比分析，在保证运算速度基本相同的情况下，选取并行方案对硬件资源使用情况列于表1。从表1可以看出，本文边缘检测算法的硬件资源使用少。

4 边缘检测效果与速度验证

以Zedboard开发板为算法验证平台，开发板FPGA芯片型号为xc7z020484-1，图像由开发板PS端输入到FPGA算法IP中，通过HDMI将原始图像和处理后图像输出到显示屏。

图5(a)为512×512测试图像；图5(b)为PC进行的Canny边缘检测图像；图5(c)为FPGA验证的图像；PC的主频为2.3 GHz，对应的图5(b)处理时间约为10 ms左右；FPGA的时钟频率为100 MHz，图5(c)处理时间约为3 ms。

由图5(c)和图5(b)处理时间的对比可知，图5(c)算法处理时间不到图5(b)的1/3，说明加速效果明显。从文献[1]中可知，在相同系统时钟下处理512×512的图像，时间约为20 ms，远小于图5(c)的处理速度。因此，Vivado HLS实现的Canny边缘检测算法能在较复杂的情况下检测到图像边缘，且运算速度快。

5 结论

由Vivado HLS进行FPGA图像算法硬件加速设计方式，既避免了传统FPGA图像算法开发中过于关注底层细节，又能有效地缩短开发周期。通过仿真与FPGA验证，采用Vivado HLS实现的Canny边缘检测算法能在较复杂的情况下检测到图像边缘，运算速度快，资源消耗少，可以应用到实时视觉检测中。

参考文献

[1] 肖国尧，曲仕茹.基于FPGA视频图像的Canny算法加速器设计[J].现代电子技术，2012(9)：91-94.

[2] 张素文，陈志星，苏义鑫.Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现[J].红外技术，2010，32(2)：93-96.

[3] 韦海萍，赵保军，唐林波，等.Canny算法的改进及其硬件的实现[J].光学技术，2006(2)：263-266.

[4] 彭习武，张涛.基于Vivado HLS的边缘检测硬件加速应用[J].电子技术应用，2017，43(5)：70-73.

[5] CANNY J.A computational approach to edge detection[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1986(6)：679-698.

[6] CROCKETT L H，ELLIOT R A，ENDERWITZ M A，et al.The Zynq book：embedded processing with the ARM Cortex-A9 on the Xilinx Zynq-7000 all programmable SoC[M].Strathclyde Academic Media，2016.

[7] Xilinx，Inc/Vivado design suite tutorial: high-level synthe-sis[Z].UG871，2015.

[8] Xilinx，Inc.Vivado design suite user guide: high-level synthesis[Z].UG902，2015.

[9] Xilinx，Inc.Implementing memory structures for video processing in the Vivado HLS tool[Z].XAPP793，2012.

作者信息:

谭检成1，2，吴定祥2，3，李明鑫1，2，唐立军1，2

（1.长沙理工大学 物理与电子科学学院，湖南 长沙410114；

2.近地空间电磁环境监测与建模湖南省普通高校重点实验室，湖南 长沙 410114；

3.长沙亿旭智能科技有限公司，湖南 长沙410004）