Çip üzerinde sistem mimarili fpga kullanarak gerçek zamanlı görüntü işleme algoritmalarının gerçekleştirilmesi
Implementation of real time image processing algorithms by using system on chip fpga architecture
Yazar: RECEP ÖZALP
Danışman: DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: FPGA = FPGA ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Bu tezde, gri seviye görüntü dönüşümü ve kenar bulma algoritmaları, Zynq-7000 mimarisine sahip FPGA üzerinde gerçek zamanlı olarak uygulanmıştır. 
Oluşturulan deney düzeneğinde, gömülü sistem uygulaması için Picozed gömülü görüntü işleme kartı kullanılmıştır. Kullanılan kart, üzerinde Xilinx Zynq-7000 mimarisine sahip XC7Z030 FPGA barındırmaktadır. Zynq-7000 mimarisi ARM işlemci ve FPGA bloklarına sahip olduğu için, yazılımsal ve donanımsal olarak programlanabilir yapıdadır. Bu iki yapı arasındaki iletişim Gelişmiş Genişletilebilir Arayüz (AXI-Advanced eXtensible Interface) üzerinden sağlanmaktadır. Ayrıca, ARM işlemci bir işletim sistemi kullanmaya da imkân tanımaktadır. Xilinx tarafından sağlanan Linux işletim sistemi, FPGA'da kullanılan donanımlar ve kartın barındırdığı donanımlar için sürücü desteği sağlamaktadır. 
Bu tezde, kartın programlanmasında Yazılım Tanımlı Çip Üzerinde Sistem (SDSoC-Software Defined System on Chip) programlama ortamı seçilmiş ve AVNET tarafından sağlanan Picozed uyumlu SDSoC görüntü işleme platformu kullanılmıştır. Programlamada,  C/C++ dilleri kullanılarak kartta kurulan Linux işletim sisteminde çalışan proje oluşturulmuştur. Görüntü işleme uygulamaları için aynı ortam donanımsal programlama yapmayı da mümkün kılmıştır. Donanımsal olarak gerçekleştirilmek istenen hesaplamalar, donanım hızlandırmalı hesaplama yapısı sayesinde doğrudan aynı ortamda tasarlanmıştır. Seçilen görüntü işleme uygulamaları; 1920X1080 piksel çözünürlükte, 60 çerçeve/saniye hızında gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilmiştir. Uygulanan kenar bulma algoritmaları, Sobel, Prewitt ve Roberts kenar tespit yöntemleridir. Gömülü sistemin HDMI girişinden alınan görüntü verileri işlenerek HDMI protokolünde çıkışa aktarılmıştır.  
Tezde her bir uygulama, hem yazılımsal hem de donanımsal olarak gerçekleştirilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. 

Anahtar Kelimeler: FPGA, Zynq-7000, Picozed gömülü görme kartı, SDSoC, Kenar algılama

Abstract:
In this thesis, gray level image transformation and edge detection algorithms are implemented in real time on Zynq-7000 architecture FPGA.
In the experimental setup created, Picozed embedded vision card was used for embedded system application. The card used contains the XC7Z030 FPGA with Xilinx Zynq-7000 architecture. Zynq-7000 architecture is software and hardware programmable because it has ARM processor and FPGA blocks. Communication between these two structures is provided via the Advanced Extensible Interface (AXI). The ARM processor also allows the use of an operating system. The Linux operating system provided by Xilinx provides driver support for the hardware used in the FPGA and the hardware the card contains.
In this thesis, the Software Defined System on Chip (SDSoC) programming environment was chosen for the card programming and the Picozed compatible SDSoC image processing platform provided by AVNET was used. In the program, a project that runs on the Linux operating system installed on the card was created using C/C ++ languages. It is also possible to do the same media hardware programming for image processing applications. The hardware calculations are designed directly in the same environment thanks to the hardware accelerated calculation structure. Selected image processing applications; It was realized in 1920X1080 pixel resolution, 60 frames/second in real time.Applied edge detection algorithms are Sobel, Prewitt and Roberts edge detection methods. The image data received from the HDMI input of the embedded system is processed and transferred to the output in the HDMI protocol.
In this thesis, each application was realized both in software and hardware and their performances were compared.

Keyword: FPGA, Zynq-7000, Picozed embedded vision card, SDSoC, Edge detection