[发明专利]一种基于FPGA实时提取FHOG特征的方法

摘要

本发明涉及一种基于FPGA实时提取FHOG特征的方法，其采用图像缩放模块、梯度计算模块、直方图统计模块、归一化模块和降维处理模块来实现。本发明在低密度FPGA平台高性能实现，全局模块使用流水线设计，减少处理延时，提高带内带宽，减小对外部存储DDR的带宽要求，减小成本和功耗。优化bram和DSP使用，使其最大性能发挥价值，本发明中的每个功能模块通过深度优化层级流水线，平衡前后带宽，减少了短板效应，整体的提升了处理速度和实时性。

主权项

1.一种基于FPGA实时提取FHOG特征的方法，其特征在于：所述方法采用图像缩放模块、梯度计算模块、直方图统计模块、归一化模块和降维处理模块来实现，具体如下：步骤1、采用图像缩放模块对输入的图像进行处理；缩放采用双线性插值实现，经过灰度化后的1080P图像从AXI接口输入，然后使用两个具有四个18K的bram做数据行缓存，并进行奇偶点存储；输出像素根据行场缩放比例计算映射到输入图像的位置点，确定插值权重,得到新的像素值，并输出到梯度计算模块中；步骤2、采用梯度计算模块计算缩放后的图像的梯度值和方向；缩放模块输出图像后，立刻启动梯度计算，首先用[‑1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算，得到x方向的梯度分量gradscalx，然后用[1,0,‑1]T梯度算子对原图像做卷积运算，得到y方向的梯度分量gradscaly，并根据16维单位梯度向量计算当前点最大的梯度方向，经梯度分量和底图方向组成的梯度图输出给直方图统计模块；步骤3、采用直方图统计模块求取梯度直方图；一旦梯度计算模块有输出，就启动直方图统计模块工作；将梯度图分成4*4和8*8两种大小的特征块，每个特征块分为16个维度；输入的梯度图根据不同的方向叠加梯度值到相应的特征维度上，一个梯度点叠加到四个邻域的4*4或者8*8的块中，且其叠加的权重不同；使用真双口RAM进行并行乒乓读写，在统计当前行的直方图特征时，归一化模块读取上一行或者上几行的数据做归一化处理；步骤4、采用归一化模块对直方图特征进行归一化处理；将直方图里面的16个维度数据首尾相加并取平方后得到归一化的新值，得到的新值在一个3*3的窗口中；将四个相邻归一化值开方后取倒数得到四个特征值，同时取出当前点的16个维度的统计直方图信息，经过乘法、累加以及比较处理后得到32维的特征数据；步骤5、采用降维处理模块对归一化后的图像进行降维处理；使用非线性支持向量机算法训练得到一组PCA降维系数，将归一化模块输出的32维特征降低到16维特征，得到FHOG特征。