Morphological Image Reconstruction Implementation Using a Hardware-Software Approach in FPGA

Abstract

A presente dissertação de mestrado implementa um algoritmo de reconstrução morfológica de imagens com uma abordagem hardware/software utilizando um sistema embarcado em FPGA. A parte de hardware foi desenvolvida em VHDL em uma FPGA da família Cyclone

R V da Al- tera que possui um processador ARM

R CortexTM A9 no mesmo chip, possibilitando a execução da parte de software em linguagem C. O algoritmo em si recebe como entrada duas imagens chamadas marker e mask, e entrega como saída uma imagem que é a reconstrução morfológica

baseada no conteúdo das duas. Este trabalho implementa o algoritmo através de uma estraté- gia de particionamento de imagem em imagens menores, executando a versão sequencial (SR)

do algoritmo em hardware simultaneamente à reconstrução usando fila nas fronteiras das sub- imagens em software. A proposta do trabalho é a utilização de propriedades inerentes à imple- mentações em hardware, como a paralelização e alto desempenho, em conjunto com a flexibili- dade e rapidez de um projeto de software para alcançar uma solução final que ao mesmo tempo

possua um bom desempenho, tendo em vista as limitações de um sistema embarcado com pouca memória, e ofereça uma solução final flexível, permitindo ao usuário escolher o tamanho da imagem a ser processada via software. A arquitetura do hardware roda em frequência de 150 Mhz, utiliza protocolo Avalon para se comunicar, possui uma memória DDR3 externa de 1GB

para armazenamento temporário das imagens e está conectado a um processador ARM Cortex- A9 através de um barramento AMBA

R AXI3. A parte de software roda nesse processador a 925 Mhz e possui outra memória DDR3 de 1GB. O programa primeiro configura os registradores internos do hardware de acordo com os parâmetros escolhidos (tamanho da imagem, endereço

de memória das imagens entre outros), ordena o hardware a realizar o algoritmo de recon- strução morfológica diversas vezes em imagens menores e depois executa a propagação do

algoritmo entre as bordas dessas sub-imagens processadas pelo hardware. Como método de verificação funcional da solução, as imagens resultantes foram comparadas com as produzidas pelo MATLAB R . A melhor solução proposta por este trabalho alcançou uma melhoria em torno

de 2x em comparação com a melhor solução teórica possível do algoritmo de reconstrução mor- fológica sequencial (SR) implementado em um hardware de 150 Mhz, uma melhoria de até 12x

em relação ao algoritmo de reconstrução morfológica Fast Hybrid (FH) proposto por Vincent [1] rodando em um ARM

R CortexTM A9 e uma melhoria de até 2x em comparação com o mesmo al- goritmo rodando em uma CPU Intel

R CoreTM i5. Os testes finais para validar a solução mostram resultados corretos para imagens em escala de cinza com resolução de 8 bits de até 8192x8192 pixels (imagens 8k). Até onde se sabe, este é a primeira implementação hardware/software do algoritmo de reconstrução morfológica de imagens descrito na literatura.