张祖昊，王云光

（1.上海理工大学 医疗器械与食品学院，上海 200093；2.上海健康医学院 医疗器械学院，上海 201318）

0 引言

数字图像处理技术在机器视觉和计算机视觉技术领域起着至关重要的作用。越来越多的领域不断对图像处理提出新的要求，在图像处理算法复杂性持续增加的同时还要满足图像分辨率和每秒传输帧数（Frames Per Second，FPS）［1-3］要求。医疗领域的电子内窥镜需要在手术时将人体内部的画面实时且清晰地输出到显示屏上［4-5］。目前电子内窥镜的分辨率普遍在1 280×720 以上，因此对系统带宽、数据吞吐率要求较高，软硬件协同工作是最佳的解决方案。朱炎均［6］使用ZedBoard 完成320×240 分辨率视频实时处理，由于没有使用DMA 技术，因此整体带宽提升不多；李振宇［7］使用Zynq 完成VGA 格式1 280×720 分辨率视频实时处理，但是由于输出的不是HDMI 信号，因此应用范围较窄。虽然传统的FPGA 可以利用其并行特性提高系统吞吐率，但在开发图像处理算法时使用Verilog 效率很低［8-9］，ARM+DSP 难以解决该问题。

本文采用Xilinx 公司的Zynq-7000 系列可编程（System On Chip，SOC）ARM+FPGA 异构设计作为视频图像处理平台，该平台主要由处理系统（Processing System，PS）和可编程逻辑（Programmable Logic，PL）两部分构成［10］。其中PS部分包含两块ARM Cortex-A9 双核处理器，负责系统控制；PL 部分由Xilinx 7 系列FPGA 构成，负责视频信号采集、处理、缓存和输出工作。系统采用OV5640 作为图像传感器，HDMI 显示器作为视频输出，使用Xilinx 公司的Vivado HLS作为图像处理算法开发工具，将C/C++转换成RTL Verilog代码并封装成IP，可在提高系统整体带宽和吞吐率的同时，大大加快图像处理算法的开发速度。

1 系统整体框架

系统由采集、处理、缓存、显示4 部分组成，系统结构如图1 所示。……