导言
直方图核算在图画增强和方针检测范畴有重要使用，比方直方图均衡，梯度直方图。直方图的不同品种和核算办法请见之前的文章。本章便是用FPGA来进行直方图的核算，而且使用FPGA的特性对核算进程进行加快。组织如下：
首要依据直方图算法进行FPGA架构规划，这儿首要考虑了怎么加快以及FPGA资源的使用两个要素；最终依据system Verilog建立一个验证体系。
FPGA规划架构
不论是图画灰度直方图仍是梯度直方图，本质上是对数据的散布进行计数。从FPGA视点来看，只关怀以下几点：
1） 依据数据巨细确认其散布区间，核算散布在不同区间的数据个数，区间的巨细能够调理，比方灰度直方图区间为1，梯度直方图一般大于1；
2） 怎么使用FPGA对直方图核算进行加快，以及怎么考虑到芯片有限资源；
首要来考虑加快方法，直方图核算进程用伪代码表明为：
For（int i=0;i Index = get_index（data［i］）;
Hist［index］++;
}
Get_index函数是为了确认数据归于哪个区间，假如区间巨细为1，那么index便是数据本身。假如区间是均匀散布，那么就需求进行数据的巨细比较。假如区间巨细是2的幂次，那么index只需求数据进行移位得到。
FPGA在加快计算中最首要便是使用并行化和流水线，并行化便是将一个使命拆解成多个子使命，多个子使命并行完结。而流水线是在处理一个子使命的时分，下一个来的子使命也能够进行处理，处理模块不会等候。流水线本质上是对子使命也进行“切割”，切割的每一块能够在处理模块中一起进行。
核算N个数据，能够将N分红M份，在FPGA上一起进行M个核算，用伪代码表明为：
For（int k=0;k //并行化
For（int i=0;i Index = get_index（data［k］［i］）;
Hist［k］［index］++;
}
}
假如区间不是2的幂次，就需求比较器，这样并行M次，就需求M个平等比较器，这对资源耗费很大。因而现在规划只是支撑2的幂次的区间。整个规划架构如图1.2。
图2.1 流水线处理
图2.2 直方图核算架构
首要分为以下几个模块：
1）statis：这个是中心核算模块，核算数据散布。ram中寄存直方图核算数据，地址对应着数据散布区间。这儿有一个问题需求考虑，在对ram中直方图核算数据计数时，需求读出然后计数。假如ram读端口没有寄存器，那么读出来直接加1，再写入。可是这样并欠好，由于ram不经过寄存器时序欠好。所以添加了一级寄存器，这样就形成了写入的延时，那么有或许下一次数据降临也会读取相同地址的数据，此刻读取到的直方图数据便是还没有写入的。为了处理这个问题，判别进入的前后两个数据是否相同，假如相同就不写入而持续计数，假如不同就写入。并行多个staTIs模块的代码为：
genvar i;
generate
for（i=0;i
staTIs #（
.PIX_BW（PIX_BW），
.HIST_BW（HIST_BW），
.ADDR_BW（HIST_LEN_BW），
.BIN_W（BIN_W）
）u_staTIs（
.clk（clk），
.rst（rst），
.clr（clr），
.enable（1‘b1），
.pix_valid（pix_valid），
.pix（img_i［i*PIX_BW +： PIX_BW］），
.hist_rd（branch_hist_rd），
.hist_raddr（branch_hist_raddr），
.hist（branch_hist［i*HIST_BW +： HIST_BW］）
）;
end
endgenerate
2）serders：这个是并转串。M个staTIs模块会发生M组hist成果，这些成果还要进行求和，那么就要用到加法树，假如M较大，会形成加法树很大，多以这儿加了serders能够调理加法树资源。
3） addTree：加法树。
module addTree #（
parameter DATA_BW = 32，//bit width of data
parameter TREE_DEPTH = 3，//depth of the add tree
parameter ADD_N = 4//add number
）
（
input clk，
input rst，
input ［ADD_N*DATA_BW-1:0］ adnd_x，
input ［ADD_N*DATA_BW-1:0］ adnd_y，
input adnd_valid，
output reg［DATA_BW-1:0］ finl_sum，
output reg finl_sum_valid
）;
reg ［TREE_DEPTH-1:0］midl_valid;
genvar dept_i， leaf_i;
generate
for（dept_i=TREE_DEPTH-1;dept_i》=0;dept_i=dept_i-1）begin： ADD_DPET
localparam LEAF_N = 2**dept_i;
wire［DATA_BW-1:0］ midl_sum［LEAF_N-1:0］;
for（leaf_i=0;leaf_i
reg ［DATA_BW-1:0］ midl_add_x;
reg ［DATA_BW-1:0］ midl_add_y;
if（dept_i==TREE_DEPTH-1）begin
always @（posedge clk）begin
midl_add_x midl_add_y end
end
else begin
always @（posedge clk）begin
midl_add_x midl_add_y end
end
adder #（
.DATA_BW（DATA_BW）
）
u_adder（
.adnd_x（midl_add_x），
.adnd_y（midl_add_y），
.sum（midl_sum［leaf_i］）
）;
end
if（dept_i==TREE_DEPTH-1）
always @（posedge clk）begin
midl_valid［dept_i］ end
else
always @（posedge clk）begin
midl_valid［dept_i］ end
end
endgenerate
always @（posedge clk）begin
finl_sum end
always @（posedge clk）begin
if（rst）
finl_sum_valid else
finl_sum_valid end
endmodule
4） accum：累加器。假如加法树没有完结M个hist数据的求和，那么就需求经过累加器来完结。
图2.3 对ram的处理
验证结构
1） img_trans：这个是随机化图画数据界说，首要经过SV中constraint来对图画巨细做一些束缚；
class img_trans;
rand int img_w;
rand int img_h;
rand int img_blank;
rand logic［`PIX_BW-1:0］ img［`MAX_IMG_W*`MAX_IMG_H］;
constraint img_cfg_cnst{
img_w img_w 》 0;
img_w % `PARALL == 0;
img_h img_h 》 0;
img_blank img_blank 》= 0;
}
extern function void write（input string f_name）;
endclass
2） driver：发生image而且发送给DUT，一起经过mailbox发送给ref_model用于比照；
class img_obj;
logic ［`PIX_BW-1:0］ img_que［$］;
endclass
class driver;
int img_w;
int img_h;
int img_blank;
logic ［`PARALL*`PIX_BW-1:0］ img;
logic ［`PIX_BW-1:0］ img_ele;
img_obj imgObj;
img_trans imgTrans;
extern task drive（mailbox img_mbx， virtual img_inf.test imgInf）;
endclass
3） ref_model：自己核算直方图和DUT的成果进行比对；
class ref_modl;
logic ［`PIX_BW-1:0］ img;
int addr;
img_obj imgObj;
int hist［`HIST_LEN］;
extern task calc（input logic clk， mailbox img_mbx）;
extern task comp（virtual img_inf.test imgInf）;
extern task run（input logic clk， mailbox img_mbx， virtual img_inf.test imgInf）;
extern function void clear（）;
endclass
图3.1 验证架构图
最终添加一下modelsim仿真波形文件和成果，朴实为了添加篇幅。
图3.2 modelsim仿真波形和成果
