嵌入式图像边缘检测器设计：EDA技术实战与性能优化

本章节深入探讨了图像边缘检测器的设计与EDA技术在实际应用中的案例分析。在嵌入式图形系统处理中，图像处理速度的提升是关键挑战。针对这一问题，设计师采用了一种结合数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA/CPLD)的架构，以实现高效且实时的图像处理。 12.1系统设计要求明确指出了设计目标，即期望数据吞吐量超过10Mb/s，同时确保动态响应时间在每帧100ms以内，这体现了对系统性能的高要求。主处理器选择的是德州仪器(Texas Instruments)的TMS320C5402 DSP芯片，以其强大的计算能力作为核心。协处理器则是ALTERA公司的FLEX10K20 FPGA/CPLD，负责边缘检测的并行处理。 图12.1展示了系统的基本结构，包括图像传感器（如CCD或CMOS）获取像素灰度值，DSP负责存储和处理这些信息，以及与协处理器FPGA/CPLD之间的协作。边缘检测协处理器负责检测输入像素的边界，然后将结果反馈给主处理器，以便进行目标识别和位置跟踪。 FPGA/CPLD在本系统中的角色尤为重要，它利用硬件级别的并行性和自定制能力，能够实现高效的边界检测算法，克服了传统MCU和DSP在处理大量实时数据时的局限性。FLEX10K20的接口设计包括8位数据输入端口、写信号输入端口、同步时钟输入端口以及阈值选择端口，这些接口细节对于保证系统的正确运行至关重要。 设计者还分享了设计技巧分析，可能涉及如何优化算法实现、硬件资源分配、以及如何利用FPGA/CPLD的并行特性提高处理效率。此外，本章还探讨了系统扩展的可能性，这意味着随着技术发展和需求变化，设计可能会进一步优化，比如引入更高级的FPGA或采用新的图像处理算法。 总结来说，这一章提供了关于图像边缘检测器的系统级设计方法，展示了如何通过集成不同类型的处理器并利用EDA技术来解决图像处理中的速度和实时性问题，为嵌入式图像处理系统设计提供了实用的参考案例。