Как написать диплом по обработке изображений на ПЛИС

Введение, или почему ваша тема актуальна и перспективна

Современный мир переживает взрывной рост объемов визуальных данных. От автопилотов, анализирующих дорожную обстановку в реальном времени, до спутниковых систем, сканирующих поверхность Земли, и медицинских томографов — потребность в быстрой и эффективной обработке изображений растет экспоненциально. В этих условиях традиционные программные решения, работающие на центральных процессорах (CPU), часто оказываются узким местом из-за своей последовательной природы вычислений.

Именно здесь на сцену выходят программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС), или FPGA. Их ключевое преимущество — массовый параллелизм. В отличие от CPU, который выполняет команды одну за другой, ПЛИС можно сконфигурировать так, чтобы тысячи логических ячеек обрабатывали разные участки изображения одновременно. Это позволяет достичь радикально более низкой задержки и высокой пропускной способности, что критически важно для потоковых данных. Задачи распознавания образов, выделения контуров или сегментации, которые могли бы занимать значительное время на процессоре, на ПЛИС выполняются практически мгновенно.

Поэтому дипломная работа, посвященная обработке изображений на ПЛИС, — это не просто абстрактное академическое упражнение. Это реальный шаг в сторону одной из самых востребованных и перспективных инженерных специальностей на стыке аппаратного проектирования и компьютерного зрения. Выбрав эту тему, вы получаете возможность поработать с передовыми технологиями и создать проект, имеющий практическую ценность.

Теперь, когда мы убедились в значимости темы, необходимо заложить прочный фундамент для будущей работы, начав с самого первого и ответственного шага — выбора конкретного направления исследования.

Шаг 1. Как выбрать тему и составить план, чтобы не переделывать всё в последний момент

Выбор темы — один из самых ответственных этапов, который определяет успех всей работы. Важно понимать разницу между широкой областью и конкретной, реализуемой темой. «Обработка изображений на ПЛИС» — это область. А вот «Реализация алгоритма выделения контуров Кэнни на ПЛИС семейства Artix-7 для обработки потокового видео с разрешением 720p» — это уже конкретная и измеримая тема дипломной работы.

Чтобы сделать правильный выбор, можно использовать простую матрицу из трех ключевых факторов:

Личный интерес: Работа над темой, которая вас увлекает, будет гораздо продуктивнее. Возможно, вас интересует медицина, робототехника или космос — для каждой из этих сфер можно найти актуальную задачу.
Доступное оборудование: Есть ли у вас или на вашей кафедре доступ к отладочным платам? Выбор конкретной ПЛИС (например, от Xilinx или Intel) часто зависит от имеющихся ресурсов и бюджета.
Научная новизна: Даже в хорошо изученной теме можно найти аспект для улучшения: повысить производительность, снизить ресурсоемкость или адаптировать известный алгоритм для специфической задачи.

После того как тема выбрана, ее необходимо разложить на составные части, которые лягут в основу плана дипломной работы. Типичная структура выглядит следующим образом:

Введение: Обоснование актуальности, постановка цели и задач.
Литературный обзор: Анализ существующих методов и решений.
Теоретическая часть: Описание выбранных алгоритмов и принципов работы ПЛИС.
Практическая часть (Проектирование и реализация): Описание архитектуры, разработка кода, процесс отладки.
Экспериментальная часть (Результаты): Тестирование системы, анализ производительности, сравнение с аналогами.
Заключение: Выводы по проделанной работе и наметки на будущее развитие.

Этот скелет поможет вам составить календарный план и равномерно распределить усилия. Ключевой совет: обязательно согласуйте и тему, и план с вашим научным руководителем. Его опыт поможет избежать типичных ошибок и направить исследование в правильное русло.

Когда тема определена и план составлен, пора погружаться в теорию. Без глубокого анализа существующих решений невозможно грамотно поставить задачу и предложить что-то новое.

Шаг 2. Как провести грамотный литературный обзор и сформулировать цель работы

Грамотный литературный обзор — это не просто пересказ десятка статей, а аналитический фундамент вашего исследования. Его цель — погрузиться в предметную область, понять, что уже сделано до вас, и найти то «белое пятно», которое вы закроете своей работой. Начинать поиск информации стоит с авторитетных источников: научных библиотек, баз данных вроде IEEE Xplore, Scopus и Google Scholar.

Структурировать обзор лучше всего по принципу «от общего к частному». Например:

Сначала рассмотрите общие подходы к обработке изображений, такие как фильтрация, сегментация и выделение признаков.
Затем перейдите к конкретным алгоритмам, которые могут быть реализованы на ПЛИС. Среди самых популярных для выделения контуров можно отметить операторы Собеля, Лапласа или более сложный алгоритм Кэнни.
Изучите статьи, где описываются существующие аппаратные реализации этих алгоритмов, обращая внимание на используемые ПЛИС, достигнутые показатели производительности и возникшие проблемы.

В процессе анализа вы начнете замечать те самые «белые пятна». Например, вы можете обнаружить, что «существующие аппаратные реализации алгоритма Собеля на ПЛИС прошлых поколений не обеспечивают достаточной производительности для обработки видео в разрешении 4K в реальном времени». Это и есть проблема вашего исследования.

На основе сформулированной проблемы выстраивается вся дальнейшая логика работы. Из проблемы рождается цель, которая должна быть четкой и достижимой:

Цель работы: Разработать и реализовать на современной ПЛИС высокопроизводительный аппаратный модуль оператора Собеля, способный обрабатывать видеопоток стандарта 4K/60 FPS с минимальной задержкой.

Цель, в свою очередь, декомпозируется на конкретные задачи:

Проанализировать существующие архитектуры аппаратной реализации оператора Собеля.
Разработать параллельную архитектуру модуля, оптимизированную под ресурсы целевой ПЛИС.
Реализовать разработанную архитектуру с использованием языков описания аппаратуры.
Провести симуляционное и натурное тестирование модуля, оценить его производительность и ресурсоемкость.
Сравнить полученные результаты с известными программными и аппаратными аналогами.

Такой подход превращает абстрактную идею в четкий и понятный план действий.

Теоретическая база подведена, цель ясна. Теперь мы переходим к самому сердцу проекта — проектированию архитектуры нашей будущей системы на ПЛИС.

Шаг 3. Как спроектировать архитектуру системы обработки изображений на ПЛИС

Проектирование архитектуры — это этап, на котором вы решаете, как именно ваша система будет работать на аппаратном уровне. Здесь закладывается основа будущей производительности, и именно здесь в полной мере раскрывается главное преимущество ПЛИС — возможность параллельной обработки данных. Типичная система обработки изображений на ПЛИС представляет собой конвейер (pipeline), состоящий из нескольких ключевых блоков:

Интерфейс ввода: Модуль, отвечающий за прием данных. Это может быть интерфейс для подключения видеокамеры (например, MIPI CSI-2), порт для чтения из внешней памяти DDR или простой порт для загрузки изображения с ПК.
Предобработка: Блок, где изображение готовится к основному анализу. Сюда может входить преобразование цветового пространства (например, из RGB в градации серого), применение шумоподавляющих фильтров (например, фильтра Гаусса) или буферизация строк для оконных операций.
Ядро алгоритма: Сердце вашего проекта. Именно здесь реализуется основная логика, например, вычисление градиента оператором Собеля или пороговая обработка.
Постобработка: Блок для финальных операций над результатом, например, нанесение контуров на исходное изображение или упаковка данных.
Интерфейс вывода: Модуль, отправляющий обработанное изображение на дисплей (через HDMI/DisplayPort), сохраняющий его в память или передающий дальше по цепочке.

Давайте на простом примере оператора Собеля рассмотрим, как реализуется параллелизм. Этот оператор для вычисления градиента в каждой точке использует матрицу (окно) 3×3 пикселя. Вместо того чтобы последовательно обходить пиксели, как это делает CPU, на ПЛИС можно создать архитектуру, которая:

Хранит в специальных буферах три смежные строки изображения.
В каждом такте считывает из этих буферов окно 3×3.
Параллельно выполняет все необходимые умножения и сложения для этого окна, используя встроенные блоки DSP.

Таким образом, результат для одного пикселя получается за один или несколько тактов, что обеспечивает колоссальный прирост скорости. Более того, можно распараллелить и саму обработку окон, создав несколько таких вычислительных ядер, работающих одновременно над разными частями изображения.

Однако при проектировании всегда приходится идти на компромиссы, учитывая основные ограничения ПЛИС:

Логические ресурсы: Количество доступных логических ячеек (LUT), которые являются базовыми строительными блоками любой схемы.
Блочная память (BRAM): Объем встроенной быстрой памяти, которая идеально подходит для реализации строковых буферов и кэшей.
Пропускная способность памяти: Скорость обмена данными с внешней памятью, которая может стать узким местом.

Поэтому выбор архитектуры — это всегда поиск баланса между максимальной производительностью и эффективным использованием доступных ресурсов.

Архитектура на бумаге выглядит отлично. Пришло время «воплотить ее в кремнии», написав код и использовав профессиональные инструменты разработки.

Шаг 4. Как реализовать алгоритмы на VHDL/Verilog и ускорить разработку с HLS

Перевод архитектуры в реальную схему на кристалле ПЛИС осуществляется с помощью языков описания аппаратуры (Hardware Description Languages, HDL). Важно сразу понять ключевое отличие HDL от обычных языков программирования: вы не пишете последовательность команд, а описываете структуру и поведение цифровой схемы. Два самых распространенных языка в индустрии — это VHDL и Verilog. Они позволяют детально описать, как различные логические элементы, триггеры и блоки памяти должны быть соединены между собой и как они реагируют на входные сигналы и тактовую частоту.

Давайте посмотрим на очень простой пример порогового фильтра на VHDL, который на выходе выдает 1 (белый), если яркость пикселя выше порога, и 0 (черный) в противном случае:

library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;
use ieee.numeric_std.all;

entity Threshold is
    generic (THRESHOLD_VALUE : integer := 128);
    port (
        clk           : in std_logic;
        pixel_in     : in unsigned(7 downto 0); — 8-битный пиксель
        pixel_out    : out std_logic
    );
end Threshold;

architecture Behavioral of Threshold is
begin
    process(clk)
    begin
        if rising_edge(clk) then
            if pixel_in > THRESHOLD_VALUE then
                pixel_out <= '1';
            else
                pixel_out <= '0';
            end if;
        end if;
    end process;
end Behavioral;

Разработка ведется в специализированных средах, таких как Xilinx Vivado или Intel Quartus. Эти мощные программные комплексы позволяют не только писать код, но и проводить симуляцию, синтез (превращение HDL-кода в список логических элементов) и трассировку (размещение элементов на кристалле и соединение их между собой).

Революционный подход: Высокоуровневый синтез (HLS)

Написание сложной логики на HDL может быть трудоемким процессом. К счастью, в последние годы набирает популярность технология высокоуровневого синтеза (High-Level Synthesis, HLS). Инструменты, такие как Vivado HLS, позволяют описывать логику работы алгоритма на языках высокого уровня, чаще всего C/C++, и автоматически генерировать из этого описания оптимизированный VHDL или Verilog код. Это значительно ускоряет процесс разработки и проверки гипотез, так как писать и отлаживать алгоритмы на C++ многим инженерам привычнее и быстрее. HLS позволяет сосредоточиться на самом алгоритме, а рутинную работу по его преобразованию в аппаратное описание берет на себя компилятор.

Наш проект реализован и прошит в ПЛИС. Но как доказать, что он работает, и не просто работает, а эффективно? Следующий шаг — тестирование и анализ результатов.

Шаг 5. Как правильно провести тестирование и оценить производительность системы

Тестирование — это этап, на котором вы должны доказать работоспособность и эффективность вашего решения. В мире ПЛИС этот процесс принято делить на два больших этапа:

Симуляция (логическое моделирование): Это проверка поведения вашей HDL-модели в виртуальной среде разработки, еще до загрузки прошивки в реальное «железо». Вы создаете специальный тестовый модуль (testbench), который подает на входы вашего проекта заранее подготовленные данные (например, пиксели из тестового изображения) и проверяет, соответствуют ли выходные данные ожидаемым. Этот этап позволяет отловить большинство логических ошибок в проекте.
Натурный эксперимент: После успешной симуляции проект синтезируется и прошивается в реальную отладочную плату. На этом этапе проверяется работа системы в реальных условиях, с реальной камерой или потоком данных.

Что именно нужно тестировать? Два ключевых аспекта: корректность и производительность.

Корректность работы алгоритма проверяется путем сравнения результата, полученного на ПЛИС, с эталонным результатом. В качестве эталона удобно использовать программную реализацию того же алгоритма, например, в среде MathCAD, MATLAB или с помощью библиотек типа OpenCV на Python. Вы обрабатываете одно и то же изображение в вашей эталонной модели и на ПЛИС, а затем попиксельно сравниваете результаты.

Оценка производительности — это вишенка на торте вашей работы, демонстрирующая преимущество аппаратного решения. Для систем обработки изображений ключевыми метриками являются:

Частота кадров (Frames Per Second, FPS): Сколько полных кадров изображения ваша система способна обработать за одну секунду.
Задержка (Latency): Время, которое проходит с момента поступления первого пикселя кадра на вход системы до момента появления последнего пикселя обработанного кадра на выходе. Для ПЛИС-систем это значение обычно измеряется в микросекундах или даже наносекундах.

Полученные значения FPS и задержки необходимо сравнить с показателями аналогов, реализованных на CPU или даже GPU. Такое сравнение наглядно продемонстрирует комиссии эффективность предложенного вами аппаратного решения для конкретной задачи.

Мы получили убедительные результаты, доказывающие работоспособность и эффективность нашей разработки. Остался финальный рывок — грамотно упаковать всю проделанную работу в формат дипломной работы и подготовиться к ее защите.

Шаг 6. Как оформить текст дипломной работы и подготовиться к успешной защите

Финальный этап — это систематизация всех ваших достижений в единый документ и подготовка к его презентации. Вернитесь к плану, который вы составили в самом начале, и наполните каждый раздел содержанием, основанным на проделанной работе. Введение уже написано, а в заключение теперь нужно четко и лаконично вписать выводы. Убедитесь, что каждый вывод напрямую отвечает на одну из задач, поставленных во введении.

Ключ к успешной защите — это качественная презентация и уверенное выступление. Вот несколько советов:

Структура презентации: Придерживайтесь классической схемы: Проблема -> Цель и задачи -> Предложенное решение (архитектура) -> Полученные результаты -> Выводы. Это логичный и понятный для комиссии путь.
Визуализация: Не перегружайте слайды текстом. Используйте схемы архитектуры, графики производительности, скриншоты результатов моделирования. Если есть возможность, покажите видео демонстрации работы вашей системы на реальной плате — это всегда производит сильное впечатление.
Тайминг: На защиту обычно отводится 10-15 минут. Отрепетируйте свой доклад несколько раз, чтобы уложиться в регламент, оставив время на вопросы.

Обязательно прогоните свое выступление перед друзьями, коллегами или научным руководителем. Это поможет не только отточить формулировки, но и подготовиться к возможным вопросам от аттестационной комиссии. Помните, что вы — главный эксперт в своей теме, ведь вы потратили на нее несколько месяцев. Уверенность, подкрепленная глубоким знанием материала и убедительными результатами, — ваш главный козырь на защите.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Fykse E. Performance Comparison of GPU , DSP and FPGA implementations of image processing and computer vision algorithms in embedded systems Egil Fykse. 2013. №11 June 25.
Hussain W. Basics of field programmable Lecture, 2011. P. 1–11.
Brown S., Rose J. Architecture of FPGAs and CPLDs: A tutorial // IEEE Des. Test Comput. 1996. Vol. 13, № 2. P. 42–57.
Официальный сайт Xilinx. Ссылка: http://www.xilinx.com/.
Официальный сайт Altera. Ссылка: https://www.altera.com/.
Oruklu E. System-on-Chip Design Using High-Level Synthesis Tools // Circuits Syst. 2012. Vol. 03, № 01. P. 1–9.
Минь Н.К. Методы и алгоритмы обработки изображений в системах технического зрения промышленных робототехнических комплексов. Московский Государственный Технический Университет имени Н.Э. Баумана, 2015. 136 p.
Aresh K.N., Ahender M.M. FPGA Based Implementation of Image Edge Detection using Canny Edge Detection Algorithm // Int. J. Sci. Engeneering Techology Res. 2014. Vol. 03, № 29. P. 5840–5844.
Engineering T. Hardware Implementation of Edge Detection Algorithm-A Review 1,2 // Int. J. Eng. Dev. Res. 2014. Vol. 3, № 2. P. 55–56.
Intel Corporation B., OpCV. The OpenCV Tutorials 2.3. 2011. P. 351.
Munshi A. OpenCL 1.2 Specification // Version 1.2. 2012. P. 380.
Toolbox I.P. Image Processing Toolbox // Image Process. 2004. P. 1–4.
Евгений С. Способ помехоустойчивого градиентного выделения контуров объектов на цифровых изображениях: pat. RU 2 459 251 C2 USA. Россия: Александрович, Самойлин Евгений, 2009. P. 3.
Быков В., Новак В., Александр Р.А. Способ выделения локальных объектов на цифровых изображениях поверхности: pat. RU 2 459 251 C2 USA. Россия: Закрытое акционерное общество “Нанотехнология МДТ,” 2010. P. 5.
Гданский Николай, Юлия М. Градиентный способ выделения контуров объектов на матрице полутонового растрового изображения: pat. RU 2325044 C1 USA. Россия: Московский государственный университет инженерной экологии, 2007. P. 5.
Томакова Римма , Филист Сергей К.Н., Ольга Ш., Александр К. Способ автоматической сегментации полутоновых сложноструктурированных растровых изображений: pat. RU 2580074 C1 USA. Россия, 2016.
Мирошниченко, Сергей Труфанов М., Анциферов А. Способ выделения контуров объектов изображения и устройство для его реализации: pat. RU 2383925 C2 USA. Россия: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Курский государственный технический университет, 2007. P. 4.
Белим С.В., Кутлунин П.Е. Выделение контуров на изображениях с помощью алгоритма кластеризации. 2015. P. 119–124.
Жарких А.А. Двухэтапный алгоритм выделения контуров на изображении. 2007. P. 202–205.
Станислав Ч. « Синтез нейроподобных помехоустойчивых детекторов границ ». Санкт-Петербургский Государственный Университет Аэрокосмического Приборостроения, 2012. 121 p.
А.Власов И.Ц. Модификация алгоритма канни применительно к обработке рентгенографических изображений // Вестник науки Сибири. 201 3 . № 4. 2013. Vol. 4, № 10. P. 120–127.
Fei-Fie. Canny Edge Detection. 2015. P. 1–25.