Вращение изображения на FPGA

в 14:57, , рубрики: fpga, image processing, video captute, Алгоритмы, обработка изображений, программирование микроконтроллеров

Вращение изображения на FPGA - 1

Пол года назад я наткнулся в сети вот на это видео.

Первой мыслью было то, что это очень круто и у меня такое никогда не получится повторить. Шло время, читались статьи, изучались методы и я искал примеры реализации подобного, но к моему огорчению, в сети ничего конкретного не находилось. Наткнувшись однажды на вычисления тригонометрических функций с использованием алгоритмов CORDIC, я решил попробовать создать свою собственную вращалку изображения на ПЛИС.

CORDIC

Итак, CORDIC — это аббревиатура от COordinate Rotation DIgital Computer.

Это мощный инструмент для вычисления гиперболических и тригонометрических функций. Большинство алгоритмов CORDIC работают методом последовательного приближения и не очень сложны в реализации как на языках программирования высокого уровня, так и на HDL. Я не стану заострять внимание на математике метода, читатель может ознакомиться с ним в сети или по ссылкам ниже.

В свободном доступе мне попалась вот эта реализация алгоритма CORDIC на языке verilog. Данное ядро работает в 2-х режимах: Rotate и Vector. Для наших целей подходит режим Rotate. Он позволяет вычислять значения функций sin и cos от заданного угла в радианах или градусах. Библиотеку можно сконфигурить как в конвейерном, так и в комбинационном варианте. Для наших целей подходит конвейер, у него самое большое Fmax. Он выдаст значения синуса и косинуса с задержкой в 16 тактов.

В RTL Viewer-e модуль CORDIC отображается состоящим из 16 однотипных блоков:
Вращение изображения на FPGA - 2

Еаждый из которых принимает на вход данные с предыдущего и выходами подключен ко входам следующего. Выглядит он так:

Вращение изображения на FPGA - 3

Ядро библиотеки работает только в первом квадранте, а это значит что оставшиеся три нам придётся вычислять самим вычитая pi/2 и меняя знак.

Выбранный мной подход не является очень правильным т.к. качество вращаемого изображения оставляет желать лучшего. Это происходит по причине расчета координат на-лету, без применения дополнительной буферизации данных и последовательного вычисления координат за несколько проходов, как это делается в Shear.

Первой инстанцией нашего вращателя является блок расчёта квадранта и угла поворота. Угол поворота инкрементируется каждый новый кадр на 1 градус. По достижению угла 90 градусов, квадрант меняется на следующий по очереди, а угол либо сбрасывается в ноль, либо декрементируется на 1 градус каждый новый кадр.

Выглядит это так:

always @(posedge clk) begin
    if (!nRst) begin
        cordic_angle <= 17'd0;
        cordic_quadrant <= 2'd0;
        rotator_state <= 2'd0;
    end else begin
        if (frame_changed) begin
            case (rotator_state)
            2'd0: begin
                if (cordic_angle[15:8] == 8'd89) begin
                    cordic_quadrant <= cordic_quadrant + 1'b1;
                    rotator_state <= 2'd1;
                end    else
                    cordic_angle[15:8] <= cordic_angle[15:8] + 1'b1;
            end
            2'd1: begin
                if (cordic_angle[15:8] == 8'd1) begin
                    cordic_quadrant <= cordic_quadrant + 1'b1;
                    rotator_state <= 2'd0;
                end    else
                    cordic_angle[15:8] <= cordic_angle[15:8] - 1'b1;
            end
            default: rotator_state <= 2'd0;
            endcase
        end
    end    
end

Далее значение угла подаётся на модуль CORDIC, который и вычисляет нам значения sin и cos.

cordic CORDIC(
    .clk(clk),
    .rst(~nRst),
    .x_i(17'd19896),
    .y_i(16'd0),
    .theta_i(cordic_angle),
    .x_o(COS),
    .y_o(SIN),
    .theta_o(),
    .valid_in(),
    .valid_out()
    );

Далее не сложно догадаться, что расчёт координат каждого последующего пикселя будет производиться по формуле:

x’ = cos(angle) * x — sin(angle) * y;
y’ = sin(angle) * x + cos(angle) * y;

Вращение изображения на FPGA - 4

Если оставить всё в таком виде, то вращение будет с центром в начале координат. Такое вращение нас не устраивает, нам нужно чтобы картинка вращалась вокруг своей оси с центром в середине изображения. Для этого нам надо вести вычисления относительно центра изображения.

parameter PRECISION   = 15;
parameter OUTPUT      = 12;
parameter INPUT       = 12;
parameter OUT_SIZE    = PRECISION + OUTPUT;
parameter BUS_MSB     = OUT_SIZE + 2;

wire [15:0] res_x = RES_X - 1'b1;
wire [15:0] res_y = RES_Y - 1'b1;

assign    dx = {1'b0, RES_X[11:1]};
assign    dy = {1'b0, RES_Y[11:1]};

always @(posedge clk) begin
    delta_x <= dx << PRECISION;
    delta_y <= dy << PRECISION;
еnd

Далее вычисляем значения cos(angle) * x, sin(angle) * x, cos(angle) * y, sin(angle) * y.
Можно вычислять и так:

always @(posedge clk) begin
    mult_xcos <= (xi - dx) * COS;
    mult_xsin <= (xi - dx) * SIN;
    mult_ycos <= (yi - dy) * COS;
    mult_ysin <= (yi - dy) * SIN;
end

Но я решил использовать мегафункции lpm_mult. Их использование значительно повышает Fmax.

reg signed [BUS_MSB: 0] tmp_x, tmp_y, mult_xsin, mult_xcos, mult_ysin, mult_ycos;
reg signed [BUS_MSB: 0] delta_x = 0, delta_y = 0;
wire signed [11:0] dx, dy;
reg signed [BUS_MSB: 0] mxsin, mxcos, mysin, mycos;
reg signed [11:0] ddx, ddy;

always @(posedge clk) begin
    ddx <= xi - dx;
    ddy <= yi - dy;
end

wire signed [BUS_MSB-1: 0] mult_xcos1;
wire signed [BUS_MSB-1: 0] mult_xsin1;
wire signed [BUS_MSB-1: 0] mult_ycos1;
wire signed [BUS_MSB-1: 0] mult_ysin1;

lpm_mult M1(.clock(clk), .dataa(COS), .datab(ddx), .result(mult_xcos1));
defparam M1.lpm_widtha = 17;
defparam M1.lpm_widthb = 12;
defparam M1.lpm_pipeline = 1;
defparam M1.lpm_representation = "SIGNED";

lpm_mult M2(.clock(clk), .dataa(SIN), .datab(ddx), .result(mult_xsin1));
defparam M2.lpm_widtha = 17;
defparam M2.lpm_widthb = 12;
defparam M2.lpm_pipeline = 1;
defparam M2.lpm_representation = "SIGNED";

lpm_mult M3(.clock(clk), .dataa(COS), .datab(ddy), .result(mult_ycos1));
defparam M3.lpm_widtha = 17;
defparam M3.lpm_widthb = 12;
defparam M3.lpm_pipeline = 1;
defparam M3.lpm_representation = "SIGNED";

lpm_mult M4(.clock(clk), .dataa(SIN), .datab(ddy), .result(mult_ysin1));
defparam M4.lpm_widtha = 17;
defparam M4.lpm_widthb = 12;
defparam M4.lpm_pipeline = 1;
defparam M4.lpm_representation = "SIGNED";

После умножения получаем произведения, знак которых нам необходимо менять в каждом следующем квадранте:

always @(posedge clk) begin
    mxcos <= mult_xcos1;
    mxsin <= mult_xsin1;
    mycos <= mult_ycos1;
    mysin <= mult_ysin1;
    
    case (cordic_quadrant)
    2'd0: begin
        mxsin <= -mult_xsin1;
    end
    2'd1: begin
        mxcos <= -mult_xcos1;
        mxsin <= -mult_xsin1;
        mycos <= -mult_ycos1;
    end
    2'd2: begin
        mxcos <= -mult_xcos1;
        mysin <= -mult_ysin1;
        mycos <= -mult_ycos1;
    end
    2'd3: begin
        mysin <= -mult_ysin1;
    end
    endcase
end

Теперь дело осталось за малым — вычислить сами координаты пикселя:

/*
             I          II         III       IV
           +  +       +  -        -  -      -  -
           +  -       +  +        +  -      -  +
*/
always @(posedge clk) begin
    tmp_x <= delta_x + mxcos + mysin;
    tmp_y <= delta_y + mycos + mxsin;
end

wire [15:0] xo = tmp_x[BUS_MSB] ? 12'd0: tmp_x[OUT_SIZE-1:PRECISION];
wire [15:0] yo = tmp_y[BUS_MSB] ? 12'd0: tmp_y[OUT_SIZE-1:PRECISION];

Отсекаем пиксели, выходящие за границы изображения:

wire [11:0] xo_t = (xo[11:0] > res_x[11:0]) ? 12'd0 : xo[11:0];
wire [11:0] yo_t = (yo[11:0] > res_y[11:0]) ? 12'd0 : yo[11:0];

И его адрес в памяти:

//addr_out <= yo[11:0] * RES_X + xo[11:0];

И снова используем lpm_mult:

reg [11:0] xo_r, yo_r;
always @(posedge clk) begin
	xo_r <= xo_t;
	yo_r <= yo_t;
end

wire [28:0] result;
lpm_mult M5(.clock(clk), .dataa(RES_X[11:0]), .datab(yo_r[11:0]), .result(result));
	defparam M5.lpm_widtha = 12;
	defparam M5.lpm_widthb = 12;
	defparam M5.lpm_pipeline = 1;
	defparam M5.lpm_representation = "UNSIGNED";

always @(posedge clk) addr_out <= result[22:0] + xo_r[11:0];

Вот, собственно, и всё!

Проблемы метода

Как я уже упоминал выше, данный подход имеет много недостатков. Из-за погрешности вычисления в выходной картинке появляются дыры, чем больше угол поворота, тем больше дыр. Это ещё происходит и по тому, что размеры новой картинки больше чем у оригинала. Этот эффект завётся aliasing и существуют методы борьбы с ним, например, медианный фильтр, расмотренный в моей предыдущей статье.
Перед каждым последующим кадром не мешало бы почистить память от предыдущего кадра, чтобы новое изображение получалось на чистом фоне, но это занимает время и придётся пропускать один кадр.

Единственным достоинством метода является простота реализации и скорость обработки т.к. координаты вычисляются на-лету.

Вот что из этого получилось

Ссылки по теме

CORDIC на русском
CORDIC for dummies
CORDIC FAQ

Архив проекта в Квартусе

Ссылка на яндекс диск.

Автор: Юрий

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля