臺灣博碩士論文加值系統

在我們的周遭環境充斥著各式各樣的影像裝置，包括環境的監測與人群的監控、個人行動裝置上的即時影像記錄或是車輛的周邊影像顯示等應用，如何提供影像顯示、影像資料儲存、影像的辨識或處理等，這也是所謂的智能視覺系統的設計概念。
設計這種智能視覺影像系統的硬體架構，包括了光學影像擷取、光感測、光傳輸等光學設備，還需要高效能的處理器平台來進行影像格式的轉換、資料分析等運算工作，這類的工作通常都需要使用大量的演算法來進行。
Xilinx Zynq SoC(System on Chip)平台非常適合這類智能視覺平台的高效能要求應用，內含ARM Cortex A9雙核心處理器，29K~85K可程式邏輯單元，具備了高效能的處理器運算能力並可支援多種外接影像/資料傳輸介面，另外，可將相關的嵌入式設計或控制元件配置於可程式邏輯單元(FPGA, Field Programmable Gate Array)上實現高度彈性的設計需求。
本文探討把影像強化應用程式移植到可程式系統晶片平台的流程，所使用的硬體發展環境為智能視覺開發平台SVDK(Smart Vision Development Kit)，並以Xilinx Vivado套件作為軟體開發環境，將影像處理應用程式移植到SVDK硬體平台上，經由高解析度攝像頭擷取影像，之後經此影像應用程式進行影像的前級處理，藉由不同等級的影像處理程序流程來調整其效能，最後總結使用經驗。

There are many kinds of image/vision devices surrounding us, includes environment / crowd surveillance and monitoring, real-time imaging record of personal mobile devices, or around-view system of vehicles, etc... How to perform vision display, video data storage, subject recognition and video processing functions? This is the design concept of smart vision systems.
For the hardware architecture design of smart vision system, we need optical devices such as video cameras, light sensors and optical transceivers/receivers. We also need a high-performance processor platform for image format transformation, data analysis and calculation. It requests algorithms for such tasks.
Xilinx Zynq SoC (System on Chip) platform is suitable for high-performance requests of smart vision systems. It contains ARM Cortex A9 dual-core processor, 29K to 85K LUTs (Look-Up-Table) logic units, support high-performance processing ability and many kinds of video/data interfaces. And we can implement embedded design blocks or control units in FPGA (Field Programmable Gate Array) to achieve high-flexibility design requirements.
We discussed how to migirate the image enhancement application program to all programmable SoC platform in this paper. I selected SVDK (Smart Vision Development Kit) for hardware development platform and Xilinx Vivado tool for software developing environment. First, we integrated the image enhancement IP into Zynq platform, and then go to capture image data from the high-resolution camera. Then we can do image pre-processing progress in Zynq platform. We learned how to get different performances through different image processing progresses/algorithms. In the end, we summarized the user experience and the conclusion.

摘要 i
Abstract ii
致謝 iv
目錄 v
圖索引 vi
表索引 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究方向與目的 3
1.3 貢獻 4
1.4 論文架構 5
第二章 相關背景知識 6
2.1 ARM架構 6
2.2 可程式系統晶片(Zynq-7000) 8
2.3 開發環境(Vivado Design Suite) 12
2.4 合成分析工具(Vivado Sythesis) 14
2.5 Verilog語言 15
第三章 系統平台與編譯環境 19
3.1 可程式晶片智能影像開發平台 – SVDK 19
3.2 影像強化IP描述 23
第四章 平台移植與實測 26
4.1 硬體環境設定與啟動 26
4.2 移植流程與執行效能 30
第五章 結論與未來展望 44
5.1結論 44
5.2未來展望 45
參考文獻 46

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