基于PYNQ的图像视觉显著性检测系统设计.pdf

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1、硕士学位论文基于PYNQ的图像视觉显著性检测系统设计DESIGNOFIMAGEVISUALSALIENCYDETECTIONGSYSTEMBASEDONPYNQ董亦博哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文基于PYNQ的图像视觉显著性检测系统设计硕士研究生：董亦博导师：凤雷副教授申请学位：工程硕士学科：仪器仪表工程所在单位：电气工程及自动化学院答辩日期：2018年6月25日授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedINdex：TP391.4U.D.C:62

2、1.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringDESIGNOFIMAGEVISUALSALIENCYDETECTIONGSYSTEMBASEDONPYNQCandidate：DongYiboSupervisor：AssociateProf.FengLeiAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：InstrumentationEngineeringAffiliation：SchoolofElectricalEngineeringandAut

3、omationDateofDefence：June,2018Degree-ConferrINg-INstitution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着多媒体在物联网中应用的日益广泛，海量图像数据给物联网节点端的信息上传、服务器端的信息处理带来了极大的压力，如何在物联网节点端提取图像中的有价值信息成为物联网感知层信息处理的热点研究方向。在上述背景下，本课题在人类视觉选择注意机制的启发下，设计了一种嵌入式图像视觉显著性检测系统，该系统能够在感知节点端完成图像数据的显著性信息提取，进而降低图像的

4、信息冗余度。论文的主要研究内容如下：首先，在深入分析设计要求的基础上，基于软硬件协同设计思想，完成了视觉显著性检测系统总体方案的设计。在总体方案设计中，考虑到本系统在视觉显著性检测算法实现与加速方面的双重需求，选用了异构处理器平台PYNQ作为系统的嵌入式平台。在此基础上，面向视觉显著性检测系统的内部功能需求，结合对PYNQ平台硬件资源的分析，将系统功能合理分配至平台的各处理单元并明确了系统设计过程中的核心问题。其中，将视觉显著性检测算法的实现任务分配至ARM处理器完成，将算法加速任务和图像输入输出逻辑控制任务分配至FPGA处理器完成，将异构处理器之间

5、的信息交互任务分配至DMA控制器完成。其次，为了改善显著性检测系统的算法性能，本课题研究了图像的视觉显著性检测算法，并完成了基于ARM的算法实现。针对目前经典视觉显著性算法算子单一且检测准确率不高的问题，本课题使用了边界连通性算子与区域对比度算子优化融合的显著性检测方法，通过仿真验证，该方法能够有效提高检测准确率，实现预期目标，在此基础上，对显著性检测算法进行了Python环境下的实现。然后，为了提升显著性检测系统的处理性能，本课题在ARM端算法实现的基础上分析了各个处理部分的原理与特点，进行了加速IP核的设计。通过对系统算法的的软硬件协同设计，对各

6、部分进行并行化分析，选择了颜色空间转换部分和超像素顶点矩阵相乘部分进行了FPGA并行加速处理，并基于Vivado进行了硬件通路的设计，实现了ARM与FPGA间的数据交互。最后，本课题对显著性检测系统的测试环境进行了搭建与配置，并进行了性能测试。针对PR曲线、MAE指数、F-measure指数、处理速度等指标进行了系统方法与经典方法的对比实验。经验证，本检测系统实现了预期性能指标，-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文满足设计要求。关键词：视觉显著性检测；边界连通性；硬件加速；PYNQ-Z1-II-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractWitht

7、heincreasinguseofmultimediaintheInternetofThings,massiveimagedatabringstremendouspressuretoinformationuploadingonthenodesideoftheInternetofThingsandserver-sideinformationprocessing.HowtoextractvaluableinformationintheimageatthenodeoftheInternetofThingsbecomesathing.Theresearchd

8、irectionofhotspotsininformationprocessingofnetworkedse