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2.3 运算单元

　　运算单元由乘法器和流水线加法树两部分构成，乘法器的作用是执行运算中的坐标值与像素相乘，流水线加法树的作用是提高运算速度以及减少运算单元占用的硬件资源，该加法数设计为4段流水线结构，第一段为6个2输入的8位乘法器和2个2输入的8位加法器以及2个延迟单元;第二段为2个2输入的15位加法器和2个2输入的9位加法器以及2个延迟单元;第三段为2个2输入的16位加法器和2个延迟单元;第四段为2个除法器，作用是将运算的像素与像素坐标值的乘积累加后除以运算的像素的累加值，输出的结果即为中心点 的坐标值。运算如图3和图4所示。

3 FPGA实现的结果

　　本文FPGA采用的是Altera公司Cyclone III系列的EP3C40F484C6芯片，并在Altera公司的QUARTUS II 软件平台上，利用硬件描述语言Verilog HDL 表达实现。对于一幅大小为576行、720列的结构光条纹图像，以每秒25帧的速率到达时，利用配置为2.53GHz Intel CPU 、3GB内存的通用微型计算机通过软件编程的方式实现对一帧大小为576行、720列的图像进行提取激光中心线操作，耗时71.5 毫秒。而利用以上专用硬件实现的算法经过仿真的系统最高频率达到100MHz ，高出了系统像素点时钟频率(50MHz )，处理同样的一帧图像需耗时4.1毫秒，速度提高将近20倍，且FPGA逻辑资源占用16% 。足以在视频图像输入的同时完成计算，达到了设计目的。并将系统的采集图片与处理后的图片进行比较，处理结果图6图7所示。图6a、7a为采集图像，图6b、7b为MATLAB处理结果，图6c、7c为EP3C40F484C6处理结果。

　　实验结果显示可以看出：在精度上FPGA相比PC端稍好，体现在线条的细节表现及线条提取的平滑度上。而且在运行速度上，FPGA提取速度明显优于PC机提取的速度。但是不足的是由于模板所取的宽度较小，所以对于一些光带宽度较大，光强横向分布不均匀的图像，正如图7所示，则该方法提取的图形精度不高，图像较为不平滑。这些也将是下一步需要研究的内容。

4 结束语

　　精度和速度是大数据量背景下中心线提取方法的核心指标，本文利用FPGA硬件电路的并行体系结构，将以FPGA为核心的实时处理系统应用结构光三维测量系统当中，以硬件形式实现图像光带中心线提取的算法，经过实验表明，对于这些宽度不大且分布均匀的结构光，该方法对中心线提取精确、快速。满足结构光三维测量的要求。

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关键词： 结构光图像 中心线提取 FPGA 201506