Abstract. Dieser Beitrag behandelt die Abbildung eines videobasierten Verfahrens zur echtzeitfähigen Auswertung von Winkelhistogrammen auf eine modulare Coprozessor-Architektur. Die Architektur besteht aus mehreren dedizierten Recheneinheiten zur parallelen Verarbeitung rechenintensiver Bildverarbeitungsverfahren und ist mit einem RISC-Prozessor verbunden. Eine konfigurierbare Architekturerweiterung um eine Recheneinheit zur Auswertung von Winkelhistogrammen von Objekten ermöglicht in Verbindung mit dem RISC eine echtzeitfähige Klassifikation. Je nach Konfiguration sind für die Architekturerweiterung auf einem Xilinx Virtex-5-FPGA zwischen 3300 und 12 000 Lookup-Tables erforderlich. Bei einer Taktfrequenz von 100 MHz können unabhängig von der Bildauflösung pro Einzelbild in einem 25-Hz-Videodatenstrom bis zu 100 Objekte der Größe 256×256 Pixel analysiert werden. This paper presents the mapping of a video-based approach for real-time evaluation of angular histograms on a modular coprocessor architecture. The architecture comprises several dedicated processing elements for parallel processing of computation-intensive image processing tasks and is coupled with a RISC processor. A configurable architecture extension, especially a processing element for evaluating angular histograms of objects in conjunction with a RISC processor, provides a real-time classification. Depending on the configuration of the architecture extension, 3 300 to 12 000 look-up tables are required for a Xilinx Virtex-5 FPGA implementation. Running at a clock frequency of 100 MHz and independently of the image resolution per frame, 100 objects of size 256×256 pixels are analyzed in a 25 Hz video stream by the architecture.
Design and implementation of fast and hardware‐efficient parallel processing elements to set full and partial permutations in Beneš networks
