Masterarbeit
ALGORITHMEN ZUR BESTIMMUNG VON OBJEKTEIGENSCHAFTEN
 IN KONFIGURIERBARER HARDWARE

 eingereicht im:November, 2006
von:Henning Fleischmann

Georg-Simon-Ohm-Fachhochschule Nürnberg
Fachbereich Informatik

Kurzfassung

Die Arbeit untersucht die Entwicklung von Algorithmen zur Bestimmung von Objekteigenschaften in konfigurierbarer Hardware. Im Rahmen der Arbeit wurden zwei VHDL-Module entworfen: Ein Modul Labelling zum Cluster Labelling binarisierter Bilddaten und ein Modul Label_Moment zur Bestimmung von Umfang und Momenten bis zur zweiten Ordnung von Clustern in binarisierten Bilddaten.

Die Arbeit wurde in der Einrichtung Optische Informationssysteme (OS) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) erstellt. Die Extraktion von nutzer-relevanten Informationen aus den Daten opto-elektronischer Systeme ist einer der zentralen Aufgabenbereiche der Einrichtung OS. Es werden dazu oft heterogene Systeme eingesetzt, bei denen Teile der Anwendung auf Standard-Prozessoren in Software prozessiert und Teile der Anwendung direkt in konfigurierbarer Hardware (FPGA) verarbeitet werden. Im OS wird ein VHDL-Betriebssystemkonzept zur Entwicklung von heterogener Systemen eingesetzt.

Die im Rahmen der Arbeit entwickelten Module wurden mit Hilfe dieses Konzepts entworfen. Sie stehen beliebigen Anwendung, welche mit Hilfe dieses Betriebssystemkonzepts entwickelt werden, als Bibliotheksmodule zur Verfügung.

Die Masterarbeit stellt die Ergebnisse der Entwicklung der implementierten VHDL-Entwürfe Labelling und Label_Moment dar. Insbesondere wird dabei Bezug auf das VHDL-Betriebssystem des DLR und die Umsetzung der Algorithmen in eine Hardwarebeschreibung genommen.

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis ... v

1 Einleitung ... 1

1.1 Motivation ... 1
1.2 Aufgabenstellung ... 3

2 Das FPGA-Bildverarbeitungssystem ... 5

2.1 OIS-FPGA-Karte ... 5

2.2 VHDL-Betriebsystem ... 6
2.2.1 Einführung ... 6
2.2.2 Datenkanäle ... 8
2.2.3 Strukturcompiler ... 14
2.2.4 Betriebssystemmodule ... 15
2.2.5 Bibliotheksmodule ... 16

3 Cluster Labelling binärer Bilddaten ... 17

3.1 Hoshen-Kopelman-Algorithmu ... 18

4 Merkmalsextraktion ... 22

4.1 Formmerkmale ... 22
4.1.1 Fläche ... 22
4.1.2 Umfang ... 23
4.1.3 Rundheit ... 24
4.1.4 Flächenschwerpunkt ... 24

4.2 Momentenbasierte Merkmale ... 25
4.2.1 Definitionen ... 25
4.2.2 Hu-Momente ... 27
4.2.3 Momenten-Tensor ... 28
4.2.4 Aspekte der Umsetzung auf dem FPGA ... 30

5 Umsetzung der Algorithmen für das VHDL-Betriebssystem ... 35

5.1 Cluster Labelling ... 36
5.1.1 Problem der V-Konstellation ... 37

5.2 Momentenberechnung ... 40

5.3 Umfang ... 42

6 VHDL-Entwurf zum Labeln von Bildclustern ... 44

6.1 Labelling-Modul ... 46
6.1.1 PRE_LABEL ... 48
6.1.2 SCHEDULER ... 50
6.1.3 DELAY ... 52
6.1.4 POST_LABEL ... 53

7 VHDL-Entwurf zur Extraktion von Momenten ... 56

8 Test des VHDL-Entwurf ... 62

8.1 Testanwendung ... 63
8.2 Simulation der Testanwendung ... 64
8.3 Ergebnisse der Testanwendung auf der Zielhardware ... 68

9 Zusammenfassung und Ausblick ... 73

Literaturverzeichnis ... 75
Glossar ... 76

1 Einleitung

1.1 Motivation

Die großen Städte und Metropolregionen in Deutschland stehen vor der Herausforderung eines stetig wachsenden Verkehrsaufkommens. Bei der Lösung der damit verbundenen Probleme geht es nicht nur um die Befriedigung einer gesteigerten Nachfrage, vielmehr werden auch Image und Erfolg einer Stadt in der öffentlichen Wahrnehmung zunehmend von der Qualität der Verkehrserschließung und -abwicklung bestimmt.

Die Stadt Nürnberg als Kern der Metropolregion Nürnberg stellt ein typisches Beispiel für die gegenwärtige Situation in deutschen Großstädten dar. Im Nürnberger Stadtzentrum ist die Leistungsgrenze des Straßensystems bereits erreicht. Die steigenden Verkehrsmengen an den Einfallstraßen zwingen zu einer maßgeblichen Verlagerung auf den ÖPNV¹. Hierzu entstehen bis 2010 mehrere S-Bahnstrecken. Innerstädtische Verbesserungen erfolgen u.a. durch den Ausbau des U-Bahn- und Straßen- und Stadtbahnnetzes.

Zielsetzung der allgemeinen Nürnberger Verkehrsplanung ist die Bündelung des motorisierten Individualverkehrs auf dem Hauptverkehrsstraßennetz bei gleichzeitiger Verkehrsberuhigung in den Wohngebieten.

ORINOKO² ist ein Verbundprojekt im Rahmen des Forschungsprogramms „Verkehrsmanagement 2010“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, das aktuell in Nürnberg durchgeführt wird. Ziel des Projekts ist ein System zur kurz- und langfristigen Verkehrssteuerung in Ballungsräumen. ORINOKO hat drei Forschungsschwerpunkte.

[...]

1 ÖPNV: Öffentlicher Personennahverkehr

2 ORINOKO: Operative Integrierte und Optimierte Korridorsteuerung