何　凯，梁　蓓，杨发顺

(贵州大学 大数据与信息工程学院，贵州 贵阳 550025)

视觉定位技术是机器视觉研究领域的一个分支，在工业、医疗等领域都有广泛的应用前景，光学定位是其中常见的一种定位技术。本文探讨了一种以被动式光学反射标记物作为特征点的图像坐标求取方法，即以近红外波长反射材料制作靶点，在相机上安装特定的滤光片，以获得特征点明显的灰度图像。此种方案具有鲁棒性强、精度高、使用方便的特点。

特征点图像坐标的获取涉及高斯滤波、二值化、坐标点求取等算法。借助于开源的OpenCV(Open Source Computer Vision)视觉库，在传统串行架构的嵌入式处理器上可以用软件方式轻松实现特征点图像坐标的求取，但该方式存在功耗高、延时长以及数据存储带宽受限等问题。而利用FPGA(Field-Programmable Gate Array)并行求取特征点图像坐标的方式则可以解决上述问题。采用HDL(Hardware Description Language)实现则面临开发难度大、周期长等问题，尤其是算法的时序问题，需要花费大量的时间进行分析、设计、仿真及优化。Xilinx高层次综合工具Vivado HLS(High Level Synthesis)利用有限状态机原理控制算法进程，通过调用与OpenCV视觉库功能对应的HLS视频库，能够快速地将含有OpenCV视觉库的算法程序转化为RTL(Register Transfer Level)硬件。结合Xilinx 高性能和低功耗的Zynq-7000 SoC(System on Chip)处理器平台，通过软硬件协同设计实现对图像处理软件的硬件加速，不仅解决了传统嵌入式处理器处理高清图像时功耗高、延时长、带宽受限等问题，还提高了硬件的开发效率。

1　软件系统设计

Xilinx Vivado HLS利用有限状态机原理控制算法进程，从求取特征点图像坐标的算法程序中提取控制和数据流，通过顶层函数控制流的一些节点，将控制传递到各个子程序中，从而达到并行执行子程序的目的。……