基于直方图算法的FPGA设计架构

基于直方图算法的FPGA设计架构引言直方图统计在图像增强和目标检测领域有重要应用，比如直方图均衡，梯度直方图。直方图的不同种类和统计方法请见之前的文章。本章就是用FPGA来进行直方图的计算，并且利用FPGA的特性对计算过程进行加速。安排如下：首先基于直方图算法进行FPGA架构设计，这里主要考虑了如何加速以及FPGA资源的利用两个因素；最后基于systemVerilog搭建一个验证系统。FPGA设计架构不论是图像灰度直方图还是梯度直方图，本质上是对数据的分布进行计数。从FPGA角度来看，只关心以下几点：1）根据数据大小确定其分布区间，统计分布在不同区间的数据个数，区间的大小可以调节，比如灰度直方图区间为1，梯度直方图通常大于1；2）如何利用FPGA对直方图统计进行加速，以及如何考虑到芯片有限资源；首先来考虑加速方式，直方图统计过程用伪代码表示为：For（inti=0;iIndex=get_index（data［i］）;Hist［index］++;}Get_index函数是为了确定数据属于哪个区间，如果区间大小为1，那么index就是数据自身。如果区间是平均分布，那么就需要进行数据的大小比较。如果区间大小是2的幂次，那么index只需要数据进行移位得到。FPGA在加速计算中最主要就是利用并行化和流水线，并行化就是将一个任务拆解成多个子任务，多个子任务并行完成。而流水线是在处理一个子任务的时候，下一个来的子任务也可以进行处理，处理模块不会等待。流水线本质上是对子任务也进行“分割”，分割的每一块可以在处理模块中同时进行。统计N个数据，可以将N分成M份，在FPGA上同时进行M个统计，用伪代码表示为：For（intk=0;k//并行化For（inti=0;iIndex=get_index（data［k］［i］）;Hist［k］［index］++;}}如果区间不是2的幂次，就需要比较器，这样并行M次，就需要M个同等比较器，这对资源消耗很大。因此目前设计仅仅支持2的幂次的区间。整个设计架构如图1.2。图2.1流水线处理图2.2直方图统计架构主要分为以下几个模块：1）statis：这个是核心计算模块，统计数据分布。ram中存放直方图统计数据，地址对应着数据分布区间。这里有一个问题需要考虑，在对ram中直方图统计数据计数时，需要读出然后计数。如果ram读端口没有寄存器，那么读出来直接加1，再写入。但是这样并不好，因为ram不经过寄存器时序不好。所以增加了一级寄存器，这样就造成了写入的延时，那么有可能下一次数据来临也会读取同样地址的数据，此时读取到的直方图数据就是还没有写入的。为了解决这个问题，判断进入的前后两个数据是否相同，如果相同就不写入而继续计数，如果不同就写入。并行多个statis模块的代码为：genvari;generatefor（i=0;istatis#（.PIX_BW（PIX_BW），.HIST_BW（HIST_BW），.ADDR_BW（HIST_LEN_BW），.BIN_W（BIN_W））u_statis（.clk（clk），.rst（rst），.clr（clr），.enable（1‘b1），.pix_valid（pix_valid），.pix（img_i［i*PIX_BW+：PIX_BW］），.hist_rd（branch_hist_rd），.hist_raddr（branch_hist_raddr），.hist（branch_hist［i*HIST_BW+：HIST_BW］））;endendgenerate2）serders：这个是并转串。M个statis模块会产生M组hist结果，这些结果还要进行求和，那么就要用到加法树，如果M较大，会造成加法树很大，多以这里加了serders可以调节加法树资源。3）addTree：加法树。moduleaddTree#（parameterDATA_BW=32，//bitwidthofdataparameterTREE_DEPTH=3，//depthoftheaddtreeparameterADD_N=4//addnumber）（inputclk，inputrst，input［ADD_N*DATA_BW-1:0］adnd_x，input［ADD_N*DATA_BW-1:0］adnd_y，inputadnd_valid，outputreg［DATA_BW-1:0］finl_sum，outputregfinl_sum_valid）;reg［TREE_DEPTH-1:0］midl_valid;genvardept_i，leaf_i;generatefor（dept_i=TREE_DEPTH-1;dept_i》=0;dept_i=dept_i-1）begin：ADD_DPETlocalparamLEAF_N=2**dept_i;wire［DATA_BW-1:0］midl_sum［LEAF_N-1:0］;for（leaf_i=0;leaf_ireg［DATA_BW-1:0］midl_add_x;reg［DATA_BW-1:0］midl_add_y;if（dept_i==TREE_DEPTH-1）beginalways@（posedgeclk）beginmidl_add_xmidl_add_yendendelsebeginalways@（posedgeclk）beginmidl_add_xmidl_add_yendendadder#（.DATA_BW（DATA_BW））u_adder（.adnd_x（midl_add_x），.adnd_y（midl_add_y），.sum（midl_sum［leaf_i］））;endif（dept_i==TREE_DEPTH-1）always@（posedgeclk）beginmidl_valid［dept_i］endelsealways@（posedgeclk）beginmidl_valid［dept_i］endendendgeneratealways@（posedgeclk）beginfinl_sumendalways@（posedgeclk）beginif（rst）finl_sum_validelsefinl_sum_validendendmodule4）accum：累加器。如果加法树没有完成M个hist数据的求和，那么就需要通过累加器来完成。图2.3对ram的处理验证结构1）img_trans：这个是随机化图像数据定义，主要通过SV中constraint来对图像大小做一些约束；classimg_trans;randintimg_w;randintimg_h;randintimg_blank;randlogic［`PIX_BW-1:0］img［`MAX_IMG_W*`MAX_IMG_H］;constraintimg_cfg_cnst{img_wimg_w》0;img_w%`PARALL==0;img_himg_h》0;img_blankimg_blank》=0;}externfunctionvoidwrite（inputstringf_name）;endclass2）driver：产生image并且发送给DUT，同时通过mailbox发送给ref_model用于对比；classimg_obj;logic［`PIX_BW-1:0］img_que［$］;endclassclassdriver;intimg_w;intimg_h;intimg_blank;logic［`PARALL*`PIX_BW-1:0］img;logic［`PIX_BW-1:0］img_ele;img_objimgObj;img_transimgTrans;externtaskdrive（mailboximg_mbx，virtualimg_inf.testimgInf）;endclass3）ref_model：自己统计直方图和DUT的结果进行比对；classref_modl;logic［`PIX_BW-1:0］img;intaddr;img_objimgObj;inthist［`HIST_LEN］;externtaskcalc（inputlogicclk，mailboximg_mbx）;externtaskcomp（virtualimg_inf.test