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基礎と例

この例は非常にシンプルです。 入力されたRGB画像がバッファリングされ、その後、カラープレーンが3つの出力リンクに分割されます。 これら3つのリンクは、3つの DmaToPC オペレーターを使用してPCに転送されます。 このソリューションの利点は、レイテンシが最小限に抑えられることです。 画像はフレームグラバーでバッファリングされません。 ホストPCの処理速度が十分であれば、ImageBufferオペレーターによる画像の遅延は1ライン分のみとなります。 追加の遅延は発生しません。 もう1つの利点は、必要なDRAMオペレーターが1つだけであることです。

この実装のデメリットは、3つのDMA出力オペレーターが必要になることです。 これらのオペレーターは、フレームグラバーの多くのFPGAロジックリソースを消費します。 それほどレイテンシを最小化する必要がない場合は、次の章で紹介するソリューションのいずれかを検討してください。

このRGBカラープレーン分離ソリューションでは、カラープレーンはDMAチャネルを介して順番に出力されます。これは、RGB入力を各コンポーネントに分割し、3つのImageBufferモジュールに色を個別にバッファリングすることによって実現されます。InsertImage InsertImageを使用すると、 ImageBufferからカラープレーンが順番に読み取られます。

この例では、データをImageBufferに書き込む前に並列度を上げることが重要です。そうしないと、 InsertImage モジュール。

この方式の利点は、必要なDMAチャネルが1つだけで済むため、必要なリソースを削減できることです。また、シーケンシャル出力の場合、レイテンシは理論上の最小値となります。赤色チャネルのDMA転送は遅延なく即座に開始されます。この方式の欠点は、フレームグラバーメモリオペレータが3つ必要になることです。これらのオペレータの数には限りがあるため、この方式は、これ以上のバッファが必要ない場合にのみ有効です。

このソリューションは、前の例と次の例の間の中間ステップです。帯域幅の制限のため、このソリューションを実装することは推奨されません。ただし、フレームグラバー RAM を 1 つだけ必要として、前の例と同じ出力を取得する方法を簡単な方法で説明しています。画像をシーケンシャル化するために、演算子ImageBufferMultiRoIを使用します。この演算子では、同じ画像を 3 回読み込むだけです。その後、最初の画像には赤のコンポーネント、2 番目の画像には緑、3 番目の画像には青のコンポーネントを選択します。これは、 ModuloCountおよびCASE演算子を使用して簡単に実行できます。ModuloCountは、フレーム番号を 3 で割った余りをカウントするようにパラメータ化されています。つまり、{0, 1, 2, 0, 1, 2, ...} です。

前述のとおり、このソリューションは帯域幅を減少させるため最適ではありません。その理由は、同じ入力画像を3回読み込むものの、3つのコンポーネントのうち1つしか使用しないためです。つまり、読み込みサイクルごとにデータの3分の2を破棄することになります。次の例では、この制限を克服する同様のソリューションを示します。

この例は前の例と似ています。ただし、この場合は帯域幅の制限はありません。基本的な考え方は同じです。ImageBufferMultiRoI演算子を使用して、3 つのカラーコンポーネントを順番に並べます。前の例とは異なり、バッファの後で色を分離しません。代わりに、バッファに書き込む前に色を分離します。これは、次の図に示すHierarchicalBox PreSort で行われます。

このアプローチの基本的な考え方は、カラーコンポーネントをバッファに書き込む前に分離することです。これは画像の各行に対して行われます。つまり、カラーコンポーネントを3つのリンクに分割します。こうして得られたグレースケールリンクには、入力画像の画像行が含まれます。次に、これらの行を多重化して連結します。その結果、1つの大きな画像の中に3つのグレースケール画像が得られます。左側に赤、中央に緑、右側に青のコンポーネントが配置されます。実装を理解するために、次の図のシミュレーション結果をご覧ください。

ImageBufferMultiRoIでは、まず左側の部分を読み込み、次に中央部分、最後に右側の部分を読み込む必要があります。そのため、以下に示すように、各ROIごとに異なるXOffsetを設定する必要があります。

使用する際は、例に示すように、コンポーネントを分離する前に並列度を上げることを忘れないでください。これは、InsertLineモジュールの後にボトルネックが発生するのを避けるために必要です。転送する画像は24ビットRGB画像ではなく8ビットグレースケール画像であるため、入力の少なくとも3倍の並列度が必要です。

このソリューションでは、DRAMオペレータは1つしか必要とせず、帯域幅も制限されません。これは最適化されたソリューションです。ただし、FIFO内の分離されたコンポーネントラインをバッファリングするために、ブロックRAMが必要になります。小さな画像であれば、これは問題になりません。しかし、1ラインあたり16384ピクセルといった大きな画像幅の場合は、多くのブロックRAMが必要になります。この最後の欠点は、次の例で解決されます。

これはカラープレーン分離の最も高度な例ですVisualApplets . 最小限のリソース使用量と最大限の帯域幅に焦点を当てています。前の例では、カラーコンポーネントを分離するために事前ソートを使用して、バッファから個別に読み取ることができました。ただし、事前ソートの FIFO にはブロック RAM が必要です。このアプローチでも事前ソートを使用します。対照的に、次のコンポーネントに切り替える前に、各カラーコンポーネントの 8 つの連続するピクセルのみを収集します。前の例では、次の行に切り替える前に、1 つのコンポーネントの行全体を収集していました。この変更により、FIFO は不要になります。ただし、この場合ImageBufferMultiRoIは使用できません。代わりに、 FrameBufferRandomReadを使用する必要があります。

事前ソーティングは簡単です。 まず、Parallelismを8に増やします。 次に、コンポーネントが分割されます。 これにより、それぞれParallelismが8の3つのリンクが得られます。 これで、MergeParallelによってコンポーネントの8ピクセルがシーケンスにまとめられます。 その結果、R0〜R7、G0〜G7、B0〜B7、R8〜R15、G8〜G15、B8〜B15、...というシーケンスが得られます。

PARALLELdnが16から8に変更されるため、入力にFIFOが必要です。 このFIFOは、DRCレベル2エラーを回避するためだけに必要です。 実際にはデータをバッファリングする必要がないため、2ピクセルというごく小さなサイズに設定します。

ピクセルの事前ソーティングを行った後、それらはFrameBufferRandomReadオペレータでバッファリングされます。 このオペレータには行アドレスと列アドレスの入力があり、データをランダムに読み取ることができます。

このオペレータは、Parallelismが1の場合にのみ使用できます。 したがって、CastParallelを使用して、1ピクセルあたり8ビットのParallelism 8から、1ピクセルあたり64ビットのParallelism 1にキャストします。 これが、前のステップで連続する8ピクセルを収集した理由です。

色成分を分離するには、不要な色をスキップするためにアドレスを2つずつ増やす必要があります。 赤成分の場合、読み取りアドレスは次のようになります：RColA(0) = 0、RColA(1) = 2、RColA(2) = 5、... 緑成分の場合、読み取りアドレスは次のようになります：RColA(0) = 1、RColA(1) = 3、RColA(2) = 6、... 階層化されたボックスのAddressGeneratorがこれらの読み取りアドレスを生成します。 CreateBlankImageオペレータが必要な画像寸法を定義します。 前述のようにCastParallelで8から1へ変換したため、画像幅を8で割る必要があります。

列アドレスは、Coordinate_Xの出力をScalingして3倍にすることで簡単に生成されます。 現在のコンポーネントに応じて、値にオフセットとして0、1、または2を追加します。

AppendImageを使用すると、3つのアドレス画像が1つの大きな画像に結合されます。 行アドレスは、0から画像高さまでのCounterを使用して簡単に生成されます。 この場合、このタスクにModuloCountオペレータを使用します。 これで、アドレスをFrameBufferRandomReadオペレータに入力できるようになりました。 FrameBufferRandomReadのパフォーマンスを最大化するために、CreatBlankImage出力でParallelismを2に設定することを忘れないでください。

バッファの後、最初の行に赤の画像が含まれ、その後に緑の画像、そして最後に青の画像が含まれる大きな画像が得られます。 この大きな画像を3つの個別のDMA出力に分割するために、SplitImageを使用して画像の高さを設定します。

実装を理解する最も簡単な方法は、中間結果を段階的に確認することです。 1つの結果画像に対して3つのステップをシミュレートする必要があることに注意してください。 これは、オペレータCreateBlankImageによって3つの画像を生成する必要があるためです。

このソリューションはリソースが最適化されており、必要なブロックRAMリソースが少なくなっています。 さらに、FPGAロジックリソースが効率的に使用されます。 アドレス生成に必要なリソースもごくわずかです。