《電子技術(shù)應用》
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基于CORDIC算法的數(shù)字圖像旋轉(zhuǎn)實現(xiàn)
李杰明,鄭學仁
摘要: FPGA平臺上,設計了包括坐標旋轉(zhuǎn)引擎和插值" title="雙線性插值">雙線性插值器的數(shù)字圖像旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)。闡述了基于CORDIC算法坐標旋轉(zhuǎn)引擎的設計原理,并采用高速的流水線架構(gòu)實現(xiàn)上述電路。綜合后的仿真結(jié)果表明,旋轉(zhuǎn)后的圖像色彩豐富,細節(jié)部分清晰,可望達到100幀/s的速度,滿足高分辨率實時應用場合的要求。
Abstract:
Key words :

  摘 要:FPGA平臺上,設計了包括坐標旋轉(zhuǎn)引擎和插值" title="雙線性插值">雙線性插值器的數(shù)字圖像旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)。闡述了基于CORDIC算法坐標旋轉(zhuǎn)引擎的設計原理,并采用高速的流水線架構(gòu)實現(xiàn)上述電路。綜合后的仿真結(jié)果表明,旋轉(zhuǎn)后的圖像色彩豐富,細節(jié)部分清晰,可望達到100幀/s的速度,滿足高分辨率實時應用場合的要求。
  關(guān)鍵詞: 圖像旋轉(zhuǎn);CORDIC;流水線;雙線性插值

 

  數(shù)字圖像旋轉(zhuǎn)是一種常用的數(shù)字圖像處理技術(shù)被廣泛應用于醫(yī)療、軍工、航天、計算機視覺處理等領域。由于數(shù)字圖像旋轉(zhuǎn)涉及到三角函數(shù)的計算,所以傳統(tǒng)的圖像旋轉(zhuǎn)多采用軟件方式實現(xiàn)。然而軟件處理的速度慢,無法應用于高分辨率實時處理的場合。有文章提出用LUT實現(xiàn)三角函數(shù),但這種方法要占用大量的存儲空間。本文設計的圖像旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)采用基于CORDIC算法的坐標旋轉(zhuǎn)引擎,所設計的電路轉(zhuǎn)換速度快、精度高,能夠適應實時高分辨率場合的高性能要求。
1 坐標旋轉(zhuǎn)引擎的算法原理
  本文所述的圖像坐標旋轉(zhuǎn)引擎基于坐標旋轉(zhuǎn)數(shù)字計算CORDIC(Coordinated Rotation Digital Computer)算法思想。式(1)為圖像坐標旋轉(zhuǎn)的基本公式:

  

  觀察式(2)可知,通過上述代換,復雜的三角函數(shù)運算變換為能夠在FPGA上實現(xiàn)的加法、移位和乘法運算。然而,式(2)的運算還只能計算特定角度的旋轉(zhuǎn)坐標,例如arctan2-1、arctan2-2、arctan2-3等。要想計算任意角度的旋轉(zhuǎn)角θ,還需將旋轉(zhuǎn)角θ分解為若干次旋轉(zhuǎn)角度之和。第i次旋轉(zhuǎn)的角度為θi=arctan2-(i-1)(i=1,2,3,…,n),這樣式(2)變?yōu)椋?br />   

從式(4)可知,當zn→0時,z0→δ1θ12θ2+…+δnθn,即:n次迭代運算使旋轉(zhuǎn)的角度之和近似等于θ。這實際上是一種逐次逼近的坐標旋轉(zhuǎn)方法,每次旋轉(zhuǎn),都使累加的旋轉(zhuǎn)角度之和與目標旋轉(zhuǎn)角θ更接近。在理想的情況下,當n為無窮大時,累加的旋轉(zhuǎn)角度等于目標旋轉(zhuǎn)角θ。但在實際中,硬件資源有限,因此要根據(jù)實際應用場合,確定可以接受的角度誤差大小,從而確定迭代次數(shù)n。對于n次迭代運算,旋轉(zhuǎn)角度的精度為arctan2-(n-1)
  觀察式(3),每次迭代運算都包括一次乘法,這樣n次迭代運算就要用n次乘法,這將十分浪費硬件資源。實際上,對n迭代運算,k值的累積為,與旋轉(zhuǎn)角度?茲無關(guān)。例如,對于6次迭代運算,k的累積為k≈0.607 3。也就是說,只需要在最后的一次移位加法運算后,再作一次乘法。
2 坐標旋轉(zhuǎn)引擎電路設計
  實現(xiàn)基于CORDIC算法的坐標旋轉(zhuǎn)引擎,可采用較簡潔的狀態(tài)機結(jié)構(gòu)或高速的n級流水線結(jié)構(gòu)(n為迭代次數(shù))。狀態(tài)機結(jié)構(gòu)使用的資源較少,但需要n個時鐘才能完成一個坐標的變換。流水線結(jié)構(gòu)使用的資源較多,但每一時鐘就能完成一個坐標的變換。本設計是針對實時應用的圖像旋轉(zhuǎn),對坐標轉(zhuǎn)換的速度要求較高,因此采用流水線結(jié)構(gòu)。
  圖1為采用8級流水線的電路結(jié)構(gòu)圖,角度的精度可以達到±0.447 6°。每一級流水線完成一次移位和加法(或減法)運算,然后將這一級迭代運算的結(jié)果送到下一級寄存器,供下一級流水線運算使用。運算過程的中間結(jié)果包含小數(shù),因此要將寄存器的低位進行擴展,以儲存小數(shù)結(jié)果。這相當于將小數(shù)整數(shù)化,例如,4位小數(shù)寄存器中的4’b0111表示的數(shù)值為5/24=0.312 5。最后一次迭代結(jié)果要乘以k值,但是k值是小數(shù),F(xiàn)PGA內(nèi)又只有整數(shù)乘法器。為此,取k乘以2m的整數(shù)部分,即將k值整數(shù)化。一個數(shù)乘以2m,相當于將這個數(shù)左移m位。這樣,只要最后再將乘法器值右移m位即可。m的值取決于設計要求的坐標精度,m值越大,k值的有效位越多,坐標的精度就越高。

 


  另外,還要注意到,在圖像處理中,一般以圖像的左上角為坐標原點。而做圖像旋轉(zhuǎn)時一般是以圖像的中心為坐標原點,所以在進行坐標轉(zhuǎn)換前后,要進行坐標系平移,這部分電路容易實現(xiàn),未在圖1中畫出。
3 雙線性插值器的設計
  經(jīng)過坐標轉(zhuǎn)換電路,就可得到旋轉(zhuǎn)后的像素點(x,y)對應的原圖像的像素點(x′,y′)。也就是說,可以用原圖像像素點(x′,y′)處的RGB值填充旋轉(zhuǎn)后的圖像像素點(x,y)處的RGB值。但是,還須注意到,求得的(x′,y′)帶有小數(shù),而原圖像的像素坐標為整數(shù)。
  如圖2(a)所示,空心點表示(x′,y′)的像素,實心點表示原圖像中的整數(shù)坐標像素。其中(xM,yM)是(x′,y′)的整數(shù)部分,Δx和Δy是其小數(shù)部分。(x′,y′)處的RGB值未知,需要通過圖像插值求解。常用的圖像插值方法有最近鄰插值、雙線性插值、雙三次插值等。最近鄰插值直接取與(x′,y′)最接近像素點的RGB值,所需要的硬件資源最少,但插值效果很差,圖像容易出現(xiàn)鋸齒;雙三次插值充分考慮了(x′,y′)鄰近像素的RGB值及其變化的連續(xù)性,插值效果最好,但所需要的硬件資源很多;雙性線插值的效果比最近鄰插值的效果好得多,在大多數(shù)應用場合都能滿足要求,其所需要的硬件資源也比雙三次插值少得多。綜合權(quán)衡硬件資源和圖像插值效果,本設計采用雙線性插值。式(5)表示了雙線性插值的原理。

  
其中,fA、fB、fC、fD是像點1、2、3、4處的灰度值。雙線性插值利用了周圍四個相鄰點的灰度值,在X、Y兩個方向上作線性內(nèi)插求得待采樣點的灰度值。四個相鄰點所占的權(quán)值由它們與待采樣點在X、Y方向的距離決定。
    

  如果采用式(5)實現(xiàn)電路,則每條路徑要經(jīng)過兩次乘法和一次加法,路徑延時較大。為了優(yōu)化電路實現(xiàn),把式(5)分解成式(6)。與式(5)相比,增加了中間量ftemp1、ftemp2,這兩個中間量可以用一組中間寄存器儲存。這樣,可以把電路分為兩級流水線,每級流水線的路徑上只要經(jīng)過一次乘法和一次加法,減少了一個乘法器的路徑延時,有利于提高時鐘頻率。圖2(b)是采用兩級流水線結(jié)構(gòu)的雙線性插值器的電路。
4 系統(tǒng)的架構(gòu)設計
  圖3是圖像旋轉(zhuǎn)電路的架構(gòu)圖,它由5個模塊組成:控制單元、坐標產(chǎn)生器、坐標旋轉(zhuǎn)引擎、地址產(chǎn)生器及雙線性插值器。坐標旋轉(zhuǎn)引擎和雙線性插值器在前面已經(jīng)作了詳細的描述。下面介紹其余幾個模塊。

  控制單元:為系統(tǒng)提供時鐘和復位信號,并協(xié)調(diào)系統(tǒng)各模塊的運行。當系統(tǒng)復位時,各個模塊數(shù)據(jù)通路上的寄存器被清零,數(shù)據(jù)加載重新開始。經(jīng)過若干個時鐘后,當?shù)谝患壞K的處理數(shù)據(jù)到達輸出端時(即下一級模塊的輸入端),向控制單元發(fā)出done信號,控制單元向該模塊的下一級模塊發(fā)出啟動信號run,其他模塊的控制順序類似。
  坐標產(chǎn)生器:產(chǎn)生一幅圖像的x和y坐標??捎脙蓚€計數(shù)器(x計數(shù)器和y計數(shù)器)實現(xiàn),以1024×768的分辨率為例,在時鐘信號的驅(qū)動下,x計數(shù)器從0開始計數(shù),每個時鐘加1,直到1 024,x計數(shù)器重置為零。每當x計數(shù)器加到1 024時,y計數(shù)器加1。當y計數(shù)器值為768時,x計數(shù)器和y計數(shù)器都重置為零,然后再重新開始產(chǎn)生下一幅圖像的坐標。
  地址產(chǎn)生器:如前所述,旋轉(zhuǎn)后圖像的像素灰度,要用到原圖像的四個相鄰像素作插值計算得到。地址產(chǎn)生就是根據(jù)映射到原圖像的坐標,尋址RAM中A、B、C、D四個像素的灰度值,并送到雙線性插值器。另外,地址產(chǎn)生器還要判斷坐標轉(zhuǎn)換器輸入的坐標是否超出了原圖像的范圍。如果超出,則A、B、C、D四個像素的RGB值為零。
5 驗證方法及結(jié)果
  本設計的目標器件是Altera cycloneII EP2C35F672C8。驗證的軟件平臺包括Altera QuartusII7.2 SP3,Modelsim6.1g,Matlab7.3。設計使用Verilog HDL語言開發(fā),并用QuartusII進行綜合,綜合后產(chǎn)生整個設計的門級網(wǎng)表.vo文件和帶門級延時信息的.sdo文件。在Modelsim中編寫testbench,調(diào)用上述.vo和.sdo文件進行仿真,仿真的庫是altera cycloneii庫。測試的圖像是用Matlab讀出一幅JPG圖像的RGB數(shù)據(jù)。在testbench用$readmemh命令,將RGB數(shù)據(jù)導入虛擬的memory(記為RAM_IN)中。仿真的圖像結(jié)果保存在另一片虛擬的memory(記為RAM_OUT)中。在Modelsim仿真結(jié)束后,將RAM_OUT的數(shù)據(jù)導出到MATLAB中,并用這些數(shù)據(jù)顯示圖像。Matlab在整個仿真過程中沒有對圖像做任何算法處理,只作為圖像數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和顯示平臺。
  仿真結(jié)果如圖4。圖4(a)是原始圖像,圖4(b)是本文設計的仿真結(jié)果。原圖像分辨率為512×512,旋轉(zhuǎn)后的圖像分辨率為700×700,超出原圖像部分填黑像素。旋轉(zhuǎn)后的圖像色彩豐富,細節(jié)部分清晰,可以滿足大多數(shù)應用場合要求。速度方面,設計綜合后,經(jīng)QuartusII7.2的Timing analyzer分析,設計的像素時鐘可以達到120 MHz。以此推算,在1 280×1 024的分辨率下,可以達到100幀/s的速度。因此,本系統(tǒng)設計能夠滿足高分辨率實時應用場合的速度要求。


 

參考文獻
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