FPGA的边沿检测

以前我曾一度傻乎乎的使用

always @ (posedge signal)

这样的代码去检测signal的上升沿,闹出了很多问题。

当受实验室的一同学指教后,再也不会傻乎乎的这样干了。当然,你看完下文也不会这样干了。

检测上升沿的原理:使用高频的时钟对信号进行采样,因此要实现上升沿检测,时钟频率至少要在信号最高频率的2倍以上,否则就可能出现漏检测。具体请参见下面代码。

module edge_check(clk, rst_n, signal, pos_edge, neg_edge, both_edge);

input clk;
input rst_n;
input signal;
output pos_edge;
output neg_edge;
output both_edge;


reg sig_r0, sig_r1;  // 状态寄存器
always @ (posedge clk or negedge rst_n)
    if (!rst_n) begin 
        sig_r0 <= 1'b0;
        sig_r1 <= 1'b0;
    end else begin 
        sig_r0 <= signal;
        sig_r1 <= sig_r0;
    end 

assign pos_edge = (~sig_r1) & (sig_r0);
assign neg_edge = sig_r1 & (~sig_r0);   
assign both_edge = sig_r1 ^ sig_r0;  // 双边沿检测,或pos_edge|neg_edge

endmodule 

使用Quartus II综合布线之后的RTL视图如下:

check_regs

从RTL视图中可以看出,电路是通过一个异步复位的D触发器实现的。

ModelSim的仿真视图如下,从中可看出已检测出上升和下降沿,但存在一个延时,这是因为使用了时钟同步的检测。

modelsim1

或者上面的Verilog代码还可以换一种写法,效率上差不了太多;

module edge_check(clk, rst_n, signal, pos_edge, neg_edge, both_edge);

input clk;
input rst_n;
input signal;
output pos_edge;
output neg_edge;
output both_edge;

reg [1:0]sig_fifo;
reg sig_r0, sig_r1;  // 状态寄存器
always @ (posedge clk or negedge rst_n)
    if (!rst_n) begin 
        sig_fifo <= 2'b0;
    end else begin 
        sig_fifo <= {sig_fifo[0], signal};
    end 

assign pos_edge = (sig_fifo == 2'b01);
assign neg_edge = (sig_fifo == 2'b10);  
assign both_edge = sig_fifo[0] ^ sig_fifo[1];  // 双边沿检测,或pos_edge|neg_edge

endmodule 

生成的RTL视图为

check_fifo

### FPGA上的边缘检测实现方法 在FPGA上实现边缘检测是一种高效的方法,能够满足实时性和高吞吐量的需求。以下是基于Sobel算子的FPGA边缘检测实现的具体介绍。 #### Sobel算子原理概述 Sobel算子是一种经典的边缘检测算法,其核心思想是对图像进行卷积操作来计算梯度幅值和方向。该算子利用两个3×3的模板分别对水平和垂直方向的灰度变化率进行估计[^2]。具体来说: - **水平方向模板 (Gx)** \[ G_x = \begin{bmatrix} -1 & 0 & 1 \\ -2 & 0 & 2 \\ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix} \] - **垂直方向模板 (Gy)** \[ G_y = \begin{bmatrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix} \] 通过对输入像素矩阵与上述模板进行卷积运算,可以获得水平和垂直方向的梯度分量 \(G_x\) 和 \(G_y\)。最终的边缘强度可以通过以下公式计算得出: \[ Gradient = \sqrt{G_x^2 + G_y^2} \quad \text{(实际中常用近似形式)}. \] 为了简化硬件实现,通常会采用绝对值替代平方根运算: \[ Gradient_{approx} = |G_x| + |G_y| \][^2]. --- #### FPGA实现的关键步骤 ##### 数据流管理 由于FPGA是并行处理架构,数据流的设计至关重要。一般情况下,图像数据会被逐行读取到FPGA内部缓存区(如移位寄存器或RAM模块)。对于Sobel算子而言,需要构建一个滑动窗口机制以存储当前像素及其周围8个邻域像素的数据[^1]。 ##### 卷积核计算单元 针对\(G_x\)和\(G_y\)的计算需求,可以在FPGA中部署专用的乘法累加(MAC)逻辑电路完成每一点位置权重系数相乘再求和的操作。考虑到精度损失问题,在固定点数表示下合理安排量化参数也是必不可少的一环[^1]。 ##### 结果合成部分 最后一步就是把得到的方向导数值组合起来形成完整的边沿响应图谱。这可能涉及到进一步阈值判断或者非极大抑制等后续优化措施以便更好地突出真实边界线段。 下面给出一段简单的Verilog代码片段展示基本框架: ```verilog module sobel_edge_detector ( input wire clk, input wire reset_n, // Image data interface input wire [7:0] pixel_in, // Input grayscale value of current pixel output reg signed [9:0] grad_out // Output gradient magnitude ); // Internal signals declaration... wire signed [8:0] gx_result; wire signed [8:0] gy_result; assign grad_out = $signed(|gx_result| + |gy_result|); always @(posedge clk or negedge reset_n) begin : proc_sobel_core if (!reset_n) begin // Reset logic here... end else begin // Implement convolution operations using MAC units... end end endmodule ``` 此模块仅作为概念验证用途展示了如何接收单路灰阶信号并通过简单方式估算整体梯度大小。实际项目当中还需要考虑更多细节比如同步控制、多级流水管线布局等问题才能达到最佳性能指标. --- ###
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