[发明专利]一种基于FPGA的海量像素分块的连通区域识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于FPGA的海量像素分块的连通区域识别方法及装置，所述连通区域识别方法包括以下步骤：S1：接收前端成像单元的高带宽像素输入数据；S2：对高带宽像素输入数据进行数据分块处理，降低像素时钟频率；S3：根据设置好的阈值进行视频图像的二值化处理；S4：建立块与块之间的冲突表，完成各个分块模块中连通区域的初始化标记；S5：将各连通区域的具有等价关系的链表进行合并，完成反光球连通区域标记；S6：将连通区域统计特征输出给后续处理单元。本发明装置不需要存储视频每一帧的信息量，节约了存储资源，在PCB设计中既满足了板卡轻、小型的要求，又节省了物料和经济成本。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于FPGA的海量像素分块的连通区域识别方法及装置。

背景技术

虚拟现实产品已成为目前最受关注的智能设备，为给客户带来良好的体验，VR设备对硬件提出了更高的要求，用户想要真正的进入虚拟世界，步态分析技术必不可少。目前主流的步态分析技术主要包括：基于计算机视觉的人体步态捕捉与分析、基于惯性传感器的人体步态捕捉与分析、基于无线信号的人体步态捕捉与分析。基于计算机视觉的人体步态捕捉又分为基于红外摄像头、基于2D摄像头、基于深度3D摄像头等多种。本装置针对基于红外摄像头的光学步态捕捉而设计。

由于虚拟现实需要给用户带来最真实的体验，所以前端数据成像单元要求实时性非常高，所需要的成像单元需要高分辨率高帧率的红外摄像机，一般的体验帧率都高达每秒200Hz、分辨率都高达2kx2k以上。面对采集系统带来的高帧率高分辨率的海量数据，后端的视频数据处理单元需要有非常强大的计算能力和并行处理能力分析出成像系统中反光球形成的连通区域。常用的处理单元有基于DSP的、基于windows、基于FPGA等ASIC处理单元。由于连通域标记算法具有重复比较、判断、转移工作，很少出现乘法除法等复杂运算，造成高速微处理器内部的多级指令流水线操作连续断流，使DSP以及windows的处理效率远远低于其峰值计算能力。再加上数据采集单元数据速率都高达Ghz，DSP, windows的IO接口接收能力有限，数据采集便存在困难。

目前连通区域标记算法有行程扫描算法、轮廓标记算法、基于游程码的区域标记算法等等。有的算法需要一次遍历图像完成标记，有的则需要两次或更多次遍历图像。多次遍历图像存在处理延时，缓存图像等问题。而部分算法对连通区域的个数也有限制。实际应用中我们希望反光球越密集越好，这样三维空间中动态还原的更准确，也就造成了不同算法的时间效率的差别。

再加上针对海量高分辨率图像这些算法都存在不能同时并行处理导致需要开辟大量的内存缓存图像，带来额外的经济损失。

发明内容

本发明提供一种基于FPGA的海量像素分块的连通区域识别方法及装置，用以解决标记连通区域时间较长满足不了高帧率下实时处理能力、且对连通区域的个数及形状有局限性导致连通区域增多以及反光球由于光照环境改变导致形状变化，识别能力欠佳等技术问题。

为实现上述目的，本发明提出一种基于FPGA的海量像素分块的连通区域识别方法，所述基于FPGA的海量像素分块的连通区域识别方法包括以下步骤：

S1：通过FPGA高速IO口接收前端成像单元的高带宽像素输入数据；

S2：将采集到的高带宽像素输入数据进行数据分块处理，降低像素时钟频率，达到后续的可靠操作；

S3：根据设置好的适合环境和反光镜分割的阈值进行视频图像的二值化；

S4：通过FPGA内部自带的缓存单元建立块与块之间的冲突表，完成各个分块模块中连通区域的初始化标记；

S5：将各连通区域的具有等价关系的链表进行合并，完成整帧视频的反光球连通区域标记；

S6：将连通区域统计特征输出给后续处理单元，获取人体步态的三维坐标的基础信息。