FPGA-basiertes Template-Matching mit Distanztransformierten Bildern

Diese Arbeit befasst sich mit Implementierungen eines Template-Matching-Algorithmus basierend auf distanztransformierten Bildern (DT-Bildern) zur Erkennung von Verkehrszeichen mittels rekonfigurierbarer Prozessoren. Für die Anwendung ist eine Bildauflösung von 512*512 Punkten und ein Matching mit 36 kreisförmigen und dreieckigen Templates erforderlich. Sowohl die Berechnungen der DT-Bilder als auch des Template-Matchings sind zeitkritisch und können auf einem Standardprozessor nicht in Echtzeit ausgeführt werden. Daher wurde der Ansatz verfolgt, die Berechnungen durch den Einsatz eines FPGA-Koprozessors zu beschleunigen. Als Prototypplattform wurde das PCI-Board MPRACE ausgewählt, welches mit einem modernen Virtex-II XC2V3000-FPGA bestückt ist. Analysen der Algorithmen ergaben, dass diese gut parallelisierbar und mit FPGA-Technologie umsetzbar sind. Alle für die Implementierung entwickelten Module konnten nach dem Pipeline-Prinzip aufgebaut und insgesamt zu drei großen Pipelines zusammengefasst werden. Die ersten beiden Pipelines dienen der Erzeugung der DT-Bilder und benötigen 12 % der Ressourcen des FPGAs. Die dritte Pipeline setzt das Template-Matching um. Die zunächst auf naheliegende Weise hochgradig parallelisierte Implementierung für das Template-Matching erweist sich als sehr ressourcenaufwändig und limitiert die Anzahl der Templates auf 24. Die FPGA-Designs können mit einer Taktfrequenz von 66 MHz betrieben werden, und der gesamte Algorithmus kann damit problemlos in Echtzeit auf dem FPGA berechnet werden. Zur Reduzierung des FPGA-Ressourcenbedarfs für den parallelen Ansatz des Template-Matchings werden mehrere Optimierungsstrategien entwickelt. Der Ressourcenbedarf für das parallele Matching lässt sich hiermit um einen Faktor 3,5 reduzieren, sodass die Anforderung von 36 Templates bereits mit einem kleineren FPGA erfüllt werden kann