使用Vivado HLS加速Sobel边缘检测算法在嵌入式系统的实现

"嵌入式边缘检测算法的HLS加速实现——通过Vivado HLS工具在ALINX-7020平台上优化Sobel边缘检测算法，提高图像处理的实时性。" 随着图像处理技术的快速发展和广泛应用，嵌入式平台上的图像处理需求日益增长。传统的ARM和DSP处理器在处理高计算量的图像任务时往往力不从心，无法满足实时性的要求。FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其并行处理能力、丰富的内部逻辑资源和低功耗优势，成为了嵌入式图像处理的理想选择。 边缘检测是图像处理的重要步骤，它旨在保留图像对象的轮廓信息，同时降低数据量。Sobel算法是最常用的边缘检测算子之一，因为它简单且效果良好。许多研究已经探索了如何在FPGA上优化Sobel算法以提升处理速度。例如，有的研究通过动态设置阈值来适应不同应用场景，有的则引入中值滤波和CORDIC算法以改善高清视频图像的边缘检测效果，还有研究设计了并行处理架构以减少延迟，提高处理效率。 本文聚焦于使用Xilinx的Vivado High-Level Synthesis (HLS)工具来加速Sobel边缘检测算法。Vivado HLS允许开发者用高级语言（如C++）编写算法，并自动将其转换为硬件描述语言（RTL）级别的电路设计，简化了FPGA的开发流程。在ALINX-7020开发平台上，通过Vivado HLS工具，作者对Sobel算法进行了优化，包括使用缓冲结构和指令优化，以进一步提升算法的执行效率。 实验结果显示，在处理1280*720分辨率的图像时，优化后的Sobel边缘检测算法仅需8.08毫秒，充分证明了该方法在满足实时性要求方面的有效性。这为嵌入式系统的图像处理应用提供了高效且实时的解决方案，对于需要快速处理图像的领域，如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等，具有重要的实践价值。 这篇论文详细介绍了如何利用Vivado HLS工具对Sobel边缘检测算法进行硬件级别的加速，展示了FPGA在嵌入式图像处理领域的潜力，同时也为其他高性能、低延迟的图像处理算法提供了参考实现方法。