DirectCompute加速图像处理方法的研究

当代图像处理,特别是基于大量密集科学计算的数据处理,需要用高度的并行处理技术来解决计算效率问题。然而处理速度更多依赖于具体的算法和系统实现间的相互联系,这就对进行并行处理的工作人员的并行技术及相关经验提出了一定的要求。为完成并行处理并加大并行计算效益,采用了。DirectCompute方法。针对工程中的角点匹配计算时延问题,凭借有效的硬件资源,对其进行了并行处理,提高了程序执行效率,并缩短了计算延时。     

基于多核DSP激光成像雷达数据处理系统

采用多核DSP设计了一个用于地面目标检测的激光雷达实时图像处理系统。在详细分析算法各模块资源消耗量的基础上,完成了硬件电路设计,实现了以主辅拓扑结构为框架的软件并行处理系统开发。在系统实现时,先将图像进行分区,并合理地将分区后的图像分配到四个DSP核中进行处理。最后,将并行系统进一步扩展到双核和六核,并与单核系统进行性能比较。对算法运算时间的测试结果表明,系统处理一帧图像仅需50 ms达到了实时性要求。结果表明,对于固定负载的处理系统,单纯地通过增加并行的核数来提高加速比的幅度是有限的。当增加并行的核数已不能明显地提高计算效率时,在系统设计中应着重减少每个核串行运算的负载量。     

基于CPLD的图像边缘检测器的研究

文中在构建了一种基于DSP＋CPLD图像处理系统的基础上,论述了一个基于EDA技术的、用CPLD实现图像边缘检测协处理器的设计过程,包括边缘检测算法的选择、系统CPLD的VHDL设计实现和在MAXPLUSII开发环境下的相关仿真结果。该协处理器的像素处理方式采用全硬件并行及流水线技术,经验证,其和单独采用单片机或DSP系统相比,其处理速度都有显著的提高。     

一种新的图像处理系统的研究

针对当前图像处理系统存在的处理性能和系统灵活性等问题,提出了一种采用可重构技术和图像并行处理技术实现的图像处理系统。研究了动态可重构技术理论及可重构系统的特点,并且研究了图像并行处理系统的设计及算法实现的方法,分析了目前图像处理系统中存在的问题,利用FPGA(Field)可以多次重复配置的特性,设计了可重构图像并行处理系统。同时,在研究了分布式算法的基础上,实现了图像处理算法。设计了采用多IP核实现图像并行处理系统。系统可以根据计算任务的不同,并同时考虑到并行处理系统负载平衡性,设置不同的计算节点数量,达到了既能够满足系统的需求,又可以节约硬件成本的效果。通过实验,验证了系统的可行性。     

基于FPGA图像分块解码的系统设计

讨论了一种硬件实现卫星图像高速解码的系统设计方案。采用图像分块解码的方式,使用现场可编程门阵列（FPGA,Field Programmable Gate Array）的IP核实现片内缓存,减少了外挂RAM,降低了设计的复杂度。利用异步FIFO可以同时读写的特性,实现了码流检测与解码同时进行,并通过多路并行和流水线操作对图像码流进行高速解码。整个设计采用VHDL对算法完成建模和实现,仿真和综合结果表明该方案占用的硬件资源少,解码速度快,实现了图像码流解码的实时性和准确性,而且可移植性强,可以应用到图像处理的很多领域。     

大型激光装置光路准直并行控制模型设计

大型激光装置中的光路准直部分涉及大量的精密控制检测设备元器件,对控制的可靠性和控制时间有极高的要求。本文就多光束准直的并行化设计进行了详细阐述,完整地给出了大型激光装置并行光路准直在软硬件中的解决方案,包含总体控制结构、运动控制、图像采集和处理等并行化处理和设计。该模型在光学实验平台上得到了很好的验证和应用,为即将开展的准直控制流程、图像处理以及运动控制并行算法在激光装置光路准直工程中的实现提供了技术支持和保障。     

基于DSP的实时图像处理系统的分析与应用

针对图像传输及处理领域中的数据实时采集与保存问题,基于高效DSP芯片的图像处理系统应运而生。本文总结图像处理技术的发展历史,并对目前实现实时图像处理硬件的高效系统模式及其发展趋势与前景进行了论述和分析。     

Harris算法硬件加速设计

针对序列图像实时边缘和角点检测应用需求,对Harris算法进行了硬件加速设计,提出了一种内嵌并行运算的流水线结构。采取分解简化高斯模板、流水实现复杂计算、缓存灰度数据并并行计算一阶差分及其乘积等措施提高算法的实时处理能力,减少硬件资源消耗。ModeISim仿真结果和ISE综合报告显示,与常规方法相比,该设计在性能、速度和硬件资源消耗方面均表现较好,在实时图像处理应用领域有较好的实用价值。     

红外与可见光图像实时配准融合系统

描述了一个自主研制的基于实时分布式多处理机的图像配准和融合系统的设计与实现方案。本系统是具有并行计算机体系结构的通用高速实时图像融合处理系统，选择VxWorks实时操作系统和VEM64x总线的软硬件平台，采用AD公司新型的TS101DSP处理器为核心，多DSP处理器分布并行进行处理，完成多源图像实时高速配准和融合需要进行的大量运算，CPLD芯片完成了采集控制以及多传感器视频同步。由于采用了基于高性能DSP的实时嵌入式系统和通用标准化总线结构设计，该系统可以灵活地应用多种配准和融合算法来实现可见光和红外双通道数字图像的高速实时融合处理，比较好地解决多尺度图像配准融合算法的大数据量计算处理与系统实时性要求之间的矛盾，为多传感器实时图像配准融合处理系统的研制奠定了良好的技术基础。     

基于OpenCL的Prewitt算法的并行实现

Prewitt算法是数字图像分割中最常用的边缘检测算法。采用传统CPU上的串行方法实现该算法需要较大的计算量、耗时较长,因此,通过GPU对其进行性能加速有着重要的意义。然而由于GPU硬件体系结构的差异性,跨平台移植是一件非常困难的工作。针对上述问题,提出了一种基于OpenCL异构框架的Prewitt图像边缘检测并行算法。实验结果表明,该并行算法比CPU上的串行算法运行速度快,加速比可达30倍,有效地提高了大规模数据处理的效率,可移植性好,具有较高的应用价值。     

边界跟踪并行处理的新方法

针对边界跟踪的复杂问题,首次提出了边界跟踪问题的数据并行、处理并行的系统并行处理模式。在图像预处理中,实时实现了Ｒｏｂｅｒｔｓ算子和图像分割;在图像跟踪中,实时地实现了链码结构的边界跟踪;在硬件结构中,采用了功能流水线的方法,实现了图像采集、图像预处理,边界跟踪的综合集成,由此实现了边界的高速跟踪。论述了并行数据存取原理,介绍了边界跟踪系统的整体结构以及并行预处理,并行跟踪的方法,给出了边界跟踪的     

基于TMS320C6678的细胞图像识别系统并行实现方法

针对医学显微图像自动分析系统在应用中的实时性需求,根据显微镜细胞图像识别原理和多核流水设计准则,分析了细胞图像识别算法实时性,提出了一种基于TMS320C6678显微镜细胞图像识别并行流水实现方法。该方法实现了任务级并行流水,提高了系统的鲁棒性,达到了系统稳定和性能加速的目的。实验结果表明,该方法是可行、有效、可靠的,并且基于TMS320C6678的显微镜细胞识别系统的实时处理能力有很大提升。     

适用于片上并行计算阵列的超精简处理器架构

提出一种超精简处理单元架构。该处理单元基于运算-跳转式单指令处理器体系。使用指令优化和内部总线上加速器,该处理单元能够执行传统算术运算式单指令处理器难于执行的高效位运算以及执行效率较低的数据转移操作。以该处理单元构成的片上大规模并行计算阵列可用于图像处理等局部性强、实时性要求高的计算任务。包含有该处理单元架构的16 16的原型阵列已经在FPGA上实现,性能达30.7GOPS@120MHz,平均功耗39.5mW。     

System design for pixel-parallel image processing

A system design for performing low-level image processing tasks in real time is presented. The design is based on large processor-per-pixel arrays implemented using integrated circuit technology. Two integrated circuit architectures are summarized: an associative parallel processor and a parallel processor employing DRAM cells. In both architectures, the layout pitch of one-bit-wide logic is matched to the pitch of memory cells to form high-density processing element arrays. The system design features an efficient control path implementation, providing high processing element array utilization without demanding complex controller hardware. Sequences of array instructions are generated by a host computer before processing begins, then stored in a simple controller. Once processing begins, the host computer initiates stored sequences to perform pixel-parallel operations. A programming framework implemented using the C++ programming language supports application development. A prototype system employs associative parallel processor devices, a controller, and the programming framework. Three sample applications, smoothing and segmentation, median filtering, and optical flow, establish the suitability of the system for real-time image processing     

图像采集压缩和高清分析并行处理的硬件系统设计

将DSP与FPGA结合,设计一种对CMOS图像传感器进行图像采集和处理的硬件系统。该系统能够在硬件层面把图像分路处理,一路直接压缩后传输,另一路循环存储到多帧高清图像存储区,便于软件分析,较好地解决了传输带宽不足与智能监控需要高分辨率图像进行分析处理的矛盾需求。该系统具有高清图像实时采集处理的优点和硬件平台通用性,可用不同软件实现不同的图像分析处理。     

用COTS多处理机实现红外成像跟踪系统

研究了一种基于COTS多处理器的实时红外多目标成像跟踪处理系统，详细描述了在COTS多处理器上实现的跟踪处理算法，同时给出了整个系统的软硬件框架，这种基于编程的图像处理系统具有高效，灵活的特点，修改起来非常方便，该系统自研制成功以来已进行了多次试验，取得了良好的结果。     

基于TMS320C6201图像采集和处理系统的硬件实现

影响图像采集和处理的主要因素之一是器件的处理速度问题,介绍了TMS320C6201的主要特点,提出了以TMS320C6201 DSP为核心处理器来研制高速图像采集和处理系统的硬件方案,给出了硬件实现总体框图,较详细叙述了图像处理模块和图像采集模块的主要功能和工作原理,从而为图像处理系统提供了新的高速实时处理硬件方案．     

一种改进的K-Best检测算法研究及实现

在研究MIMO系统检测算法理论及其实现方法的基础上,对已证明较优的算法进行结合和改进,提出了一种改进的K-Best检测算法及其实现方案,并通过仿真验证了方案的可行性。该算法采用预测技术和并行排序相结合的方法,降低了计算复杂度;采用并行流水线结构实现,节省了处理时间;并对方案在Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA中的资源使用情况进行了统计。研究表明,实现方案可以用于MIMO系统检测算法的硬件实现。     

单片机在表面粗糙度测量系统中的应用

设计了一种以单片机和光纤传感器为基础构成的表面粗糙度测量系统。该系统由光纤传感器、信号检测电路、单片机处理电路和显示装置组成。其特点是系统性能稳定、适应性强、精度高,可以对不同加工方法的工件实现非接触和在线测量。重点给出了该系统的主要硬件和软件及实现方法。     

Computer architectures for image processing in the USA

Innovative computer architectures have been developed to meet the high speed computation needs of image processing applications. These architectures take advantage of the highly structured characteristics of image data and image processing algorithms. In this paper several alternative architectures for image processing are discussed and some current hardware development projects in the USA are described. Two established computer architectures for image processing are highly parallel binary array processing and pipeline processing. Current designs involving these architectures make good use of Large Scale Integration technology. New emerging architectures, which are still in the development stage, include multi-microprocessor systems and analog processors based on charge coupled devices.