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FPGA在電光/紅外系統(tǒng)中平衡架構(gòu)、IP和功耗

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:嵌入式計算設(shè)計 ? 作者:DR. TIBOR KOZEK,JUJ ? 2022-10-27 16:43 ? 次閱讀
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作者:DR. TIBOR KOZEK,JUJU JOYCE,SUHEL DHANANI

現(xiàn)代電光/紅外(EO/IR)系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜,因此需要FPGA最好提供的處理能力。這些系統(tǒng)中最關(guān)鍵的設(shè)計挑戰(zhàn)是將高性能傳感器/視頻處理與低功耗相結(jié)合。為了幫助解決這一難題,本文介紹了關(guān)鍵的傳感器處理和視頻處理算法,以及如何在FPGA上實現(xiàn)它們。

便攜性和多功能性,加上領(lǐng)先的 COTS 技術(shù),是許多現(xiàn)代航空航天和國防 (A&D) 傳感器平臺的特征。無論是安裝在無人機(jī)系統(tǒng)(UAS)、人包上,還是作為自主傳感器留下來,光電/紅外(EO/IR)系統(tǒng)都變得極其復(fù)雜,需要FPGA提供的最好處理能力。由于低尺寸平臺中的可用能量和散熱,功率限制也收緊了。

這些軍用成像系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜,并集成了多個先進(jìn)的傳感器 - 從熱紅外到可見光譜,甚至紫外焦平面。不僅這些傳感器輸出必須全部校正(有缺陷的像素校正和顏色校正)并進(jìn)行插值,而且來自多個傳感器的圖像必須融合,覆蓋和進(jìn)一步處理,以便在戰(zhàn)場上進(jìn)行本地顯示和/或傳輸。這些系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)計挑戰(zhàn)是將高性能傳感器/視頻處理與低功耗相結(jié)合。以下討論重點介紹一些關(guān)鍵的傳感器處理和視頻處理算法,以及如何在FPGA上實現(xiàn)這些算法。由于基于 FPGA 的設(shè)計減少了元件數(shù)量,同時增加了靈活性,因此降低了系統(tǒng)功耗。

典型傳感器處理系統(tǒng)

FPGA 是幾乎所有最先進(jìn)的 EO/IR 系統(tǒng)的首選平臺,因為它們滿足了可編程性、高性能傳感器/視頻處理和低功耗的要求。

事實上,每一代新一代低功耗 FPGA 的特性都通過結(jié)合使用架構(gòu)增強(qiáng)功能和更低的內(nèi)核電壓,以及硅特征尺寸縮小帶來的幾何優(yōu)勢,顯著降低了靜態(tài)和動態(tài)功耗。

傳感器處理

EO/IR系統(tǒng)中使用的圖像傳感器的輸出需要使用算法進(jìn)行校正,例如用于非均勻性校正和像素替換的算法。雖然這些算法通常只需要每個像素進(jìn)行一些數(shù)學(xué)運(yùn)算,但需要以像素速率進(jìn)行計算,并且每個像素的數(shù)據(jù)可能不同。在這種情況下,F(xiàn)PGA是一個理想的平臺,因為架構(gòu)中固有的并行性,以及算法IP的現(xiàn)成可用性,以實現(xiàn)視頻處理功能。

對于非均勻性校正,需要將像素特定系數(shù)流式傳輸?shù)綄崿F(xiàn)校正公式的邏輯塊中。對于較小的傳感器,這些系數(shù)可以存儲在內(nèi)部FPGA存儲器中。根據(jù)傳感器的分辨率和系數(shù)的精度,內(nèi)存要求會有所不同。對于較大的傳感器,這些數(shù)據(jù)需要緩沖在外部存儲器中,并與每個視頻幀的像素流同步讀出。在任何一種情況下,通常都需要根據(jù)一些選定的參數(shù)(例如焦點陣列(FPA)溫度)來更改校正數(shù)據(jù)集,該溫度從地面到高度變化很大。

這種算法的典型數(shù)據(jù)流將雙重緩沖校正系數(shù),以允許來自閃存的相對較慢的數(shù)據(jù)流在應(yīng)用新數(shù)據(jù)集之前完成。FPGA的主要優(yōu)勢之一是能夠創(chuàng)建適合算法的數(shù)據(jù)路徑,而不是改變算法以適應(yīng)預(yù)定義的架構(gòu)。這對于實現(xiàn)低功耗至關(guān)重要。FPGA中的海量I/O和大量邏輯元件允許輕松實現(xiàn)并行性,現(xiàn)成的IP算法有助于簡化設(shè)計。表1顯示了一些可用于FPGA的更典型的傳感器處理算法,例如Altera的Cyclone系列中的算法。

表 1:適用于 FPGA 器件的典型傳感器處理算法,如阿爾特拉的旋風(fēng)系列。

21

FPGA降低EO/IR傳感器系統(tǒng)功耗的另一種方法是大幅降低占位面積。例如,圖1顯示了一個基于Altera Cyclone FPGA的系統(tǒng),該系統(tǒng)實現(xiàn)了具有集成處理功能的熱傳感器。FPGA 可執(zhí)行實時圖像增強(qiáng)、圖像穩(wěn)定和數(shù)字增強(qiáng)分辨率,還可以驅(qū)動集成的微顯示器。在這種情況下,F(xiàn)PGA功耗約為500 mW。

圖 1:集成圖像處理的熱傳感器系統(tǒng)。

視頻處理:混合和縮放

軍用EO/IR系統(tǒng)通常包括多個圖像傳感器,其輸出必須融合在一起并顯示在具有非標(biāo)準(zhǔn)分辨率的自定義顯示器上。(“非標(biāo)準(zhǔn)”意味著分辨率不同于典型的臺式機(jī)或筆記本電腦LCD。視頻處理系統(tǒng)可用于在自定義顯示器上從兩個視頻源生成復(fù)合圖像。FPGA內(nèi)部的視頻數(shù)據(jù)路徑可以從多個源生成復(fù)合圖像。

輸入視頻首先格式化為所需的色彩空間,然后與多個其他視頻流進(jìn)行縮放(調(diào)整大?。┖突旌希╝lpha混合)??s放和混合是最常用的視頻功能之一,可以使用FPGA可用的現(xiàn)成IP算法來實現(xiàn)。

縮放可以像復(fù)制(或刪除)前一個像素一樣簡單,也可以使用復(fù)雜的插值過濾技術(shù)來實現(xiàn)以生成新像素。圖 2 顯示了可用于縮放的不同算法之間的差異。

圖 2:不同的視頻縮放算法及其在視頻縮放IP中的實現(xiàn)

22

該圖說明了所有生成的像素(以純黑色顯示)與所有原始像素(以白色顯示)。有許多方法可以生成純黑色像素;例如,最近鄰算法復(fù)制前面的像素。更復(fù)雜的方法是取垂直和水平維度的兩個相鄰像素的平均值。有時這被稱為雙線性縮放 - 雙線性,因為它使用大小為2x2的像素數(shù)組來計算單個像素的值。

進(jìn)一步了解這一概念,可以通過在水平維度中使用“m”像素和在垂直維度中使用“n”像素來計算新像素。圖 2 還顯示了如何使用每個維度中的四個像素生成像素(也稱為四抽頭縮放引擎)。

當(dāng)然,這個技巧涉及分配給每個像素的權(quán)重 - 在通過算法實現(xiàn)時也稱為系數(shù)。系數(shù)將決定縮放圖像的質(zhì)量。

圖 2 描述了一個可用于交替旋風(fēng) FPGA 的此類擴(kuò)展 IP 核。此功能預(yù)集成了各種“Lanczos”過濾器功能。Lanczos 多元插值方法用于計算任何數(shù)字采樣數(shù)據(jù)的新值。當(dāng)用于縮放數(shù)字圖像時,Lanczos 函數(shù)指示原始圖像中的哪些像素和比例組成最終圖像的每個像素。

也可以從一系列Lanczos算法中進(jìn)行選擇以縮放圖像或完全繞過它們以支持自定義系數(shù)。在任何一種情況下,該函數(shù)都會自動執(zhí)行為本質(zhì)上是二維濾波器的HDL代碼生成繁瑣的工作。它還將其映射到各種FPGA結(jié)構(gòu),如DSP模塊和嵌入式存儲器模塊,從而提高生產(chǎn)率并縮短整體設(shè)計時間。

視頻疊加

另一個常用的功能是混合和覆蓋兩個或多個視頻流。這通常由 alpha 混合函數(shù)完成。這是一種從兩個或多個像素生成復(fù)合像素的方法。為一個像素分配一個稱為 alpha 的不透明度值。當(dāng) Alpha 為零時,該像素是完全透明的(即:不顯示)。當(dāng)相同的 Alpha 值為 1 時,像素是完全不透明的 – 只能看到該像素,而不顯示另一個像素。

在數(shù)學(xué)術(shù)語中,復(fù)合像素的值計算如下:

C = αP1 + (1-α)P2

哪里

α是阿爾法值

P1 是視頻層 1 中的像素 1

P2 是視頻層 2 中的像素 2

C 是復(fù)合像素

可以使用相同的技術(shù)來創(chuàng)建半透明圖像,因為 alpha 值可以設(shè)置在 0 到 1 之間的任何位置。

組合來自兩個(或更多)圖像的信息的一種更復(fù)雜的方法是利用圖像融合算法。想象一下,一個熱紅外傳感器和一個可見光圖像傳感器描繪了同一個場景,但每個傳感器都包含圖像不同部分的信息。

如果可以應(yīng)用 Alpha 混合來選擇一個圖像或另一個圖像在組合輸出中的主導(dǎo)地位,那么 alpha 就沒有一個單一的值可以從傳感器中提取所有可用的信息。

左上角的可見圖像包含有關(guān)周圍環(huán)境的信息,而右側(cè)的熱視圖僅顯示背景溫差的可識別特征。相反,熱傳感器的性能不受場景中強(qiáng)光源的影響,而可見光攝像機(jī)則由于飽和而在同一區(qū)域內(nèi)不提供任何信息。

在融合視圖中,來自兩種輸入模式的信息的無縫組合是逐個像素實現(xiàn)的。一種模式中缺少的細(xì)節(jié)從另一種模式中“填寫”,反之亦然。最簡單的融合形式之一是對根據(jù)局部圖像統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算的每個像素應(yīng)用具有不同 Alpha 值的 alpha 混合。然而,最先進(jìn)的融合算法通常不止于此,并對輸入圖像進(jìn)行分解,從而提取每個像素周圍的相關(guān)特征。然后將這些特征組合在一起形成融合圖像。

審核編輯:郭婷

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