基于直方图算法进行FPGA架构设计

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system Verilog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(int i=0;i Index = 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(int k=0;k //并行化
For(int i=0;i Index = 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：

genvar i;
generate
for(i=0;i

statis #(
.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])
);

end
endgenerate

2）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。
module addTree #(
parameter DATA_BW = 32,//bit width of data
parameter TREE_DEPTH = 3,//depth of the add tree
parameter ADD_N = 4//add number
)
(
input clk,
input rst,
input [ADD_N*DATA_BW-1:0] adnd_x,
input [ADD_N*DATA_BW-1:0] adnd_y,
input adnd_valid,
output reg[DATA_BW-1:0] finl_sum,
output reg finl_sum_valid

);

reg [TREE_DEPTH-1:0]midl_valid;

genvar dept_i, leaf_i;
generate
for(dept_i=TREE_DEPTH-1;dept_i>=0;dept_i=dept_i-1)begin: ADD_DPET
localparam LEAF_N = 2**dept_i;

wire[DATA_BW-1:0] midl_sum[LEAF_N-1:0];

for(leaf_i=0;leaf_i

reg [DATA_BW-1:0] midl_add_x;
reg [DATA_BW-1:0] midl_add_y;

if(dept_i==TREE_DEPTH-1)begin
always @(posedge clk)begin
midl_add_x midl_add_y end
end
else begin
always @(posedge clk)begin
midl_add_x midl_add_y end
end

adder #(
.DATA_BW(DATA_BW)
)
u_adder(
.adnd_x(midl_add_x),
.adnd_y(midl_add_y),
.sum(midl_sum[leaf_i])

);

end

if(dept_i==TREE_DEPTH-1)
always @(posedge clk)begin
midl_valid[dept_i] end
else
always @(posedge clk)begin
midl_valid[dept_i] end

end

endgenerate

always @(posedge clk)begin
finl_sum end

always @(posedge clk)begin
if(rst)
finl_sum_valid else
finl_sum_valid end

endmodule

4） 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；

class img_trans;

rand int img_w;
rand int img_h;
rand int img_blank;
rand logic[`PIX_BW-1:0] img[`MAX_IMG_W*`MAX_IMG_H];

constraint img_cfg_cnst{
img_w img_w > 0;
img_w % `PARALL == 0;
img_h img_h > 0;
img_blank img_blank >= 0;

}

extern function void write(input string f_name);

endclass

2） driver：产生image并且发送给DUT，同时通过mailbox发送给ref_model用于对比；
class img_obj;
logic [`PIX_BW-1:0] img_que[$];
endclass

class driver;

int img_w;
int img_h;
int img_blank;
logic [`PARALL*`PIX_BW-1:0] img;
logic [`PIX_BW-1:0] img_ele;
img_obj imgObj;
img_trans imgTrans;

extern task drive(mailbox img_mbx, virtual img_inf.test imgInf);

endclass

3） ref_model：自己统计直方图和DUT的结果进行比对；

class ref_modl;

logic [`PIX_BW-1:0] img;
int addr;
img_obj imgObj;
int hist[`HIST_LEN];

extern task calc(input logic clk, mailbox img_mbx);
extern task comp(virtual img_inf.test imgInf);
extern task run(input logic clk, mailbox img_mbx, virtual img_inf.test imgInf);
extern function void clear();

endclass

图3.1 验证架构图

最后添加一下modelsim仿真波形文件和结果，纯粹为了增加篇幅。

图3.2 modelsim仿真波形和结果

编辑：hfy