魂芯DSP上滤波算法的高效实现

滤波算法是数字信号处理、图形图像处理领域的一个重要算法。分析了滤波算法的并行性,结合魂芯DSP的体系结构特征,提出对滤波算法的优化方法。实验表明,滤波算法蕴含的并行性在魂芯平台得到了充分的发挥。     

Vivado HLS嵌入式实时图像处理系统的构建与实现

传统的基于CPU、GPU和DSP的处理平台难以满足图像实时处理的要求,而FPGA在并行图像处理上有着独一无二的优势,在性能和成本之间提供更加灵活的选择。通过Xilinx最新的Vivado HLS工具,设计实现了可变参数的拉普拉斯算子图像滤波算法,并且在ZYNQ-7000 So C上构建了可视化的实时嵌入式图像处理系统。实验结果表明,系统可以实现不同的图像处理算法,很好地满足了图像处理的实时性、高性能、低成本要求,对未来高性能图像处理系统的设计和实现提供了很好的借鉴。     

DSP上基于GMM的实时动态物体提取方法

为满足嵌入式系统对图像处理的实时性、可靠性,满足工程对图像质量的需求,提出了一种基于GMM的动态物体提取方法.首先详细介绍了混合高斯模型、去阴影模型、平滑模型的算法原理和实现方法,然后针对DM6437评估板硬件的特点,阐述了DSP算法设计与实现的优化技术,编程实现算法功能,按照要求整合算法,在不影响视频画面质量的前提下,给出了通过优化程序结构和简化模块运算的方法,并对其进行浮点转定点等相关平台移植操作,最终在DM6437上实现了混合高斯模型实时动态物体提取算法.实验结果表明,该算法运算速度快,处理实时性强,图像处理效果明显,具有广泛的实用价值.     

粒子滤波用于硬件实现的改进算法研究

粒子滤波算法适合于处理非线性非高斯问题.但是粒子滤波算法比较复杂,实时性差.以提高粒子滤波算法的运行速度和节省存储空间为目的对现有的粒子滤波算法进行了一些改进,以二维纯方位目标追踪为例,在TI公司的TMS320C54x DSP上验证了改进以后的算法更适合于硬件实现,运行结果证实了改进后的算法节省了硬件存储资源的同时,运算速度上也比传统的粒子滤波算法有所提高.     

基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...     

基于高斯混合模型的人脑MR图像分割新算法研究

有限高斯混合模型是广泛应用于聚类分析与分布估计的概率模型之一,同样在脑部MR图像分割领域获得了广泛应用.利用高斯混合模型可以描述大脑图像,通过期望最大算法求解随机变量的特征值,并用其对图像上的点进行分类,可以在一定程度上解决脑图像分割问题.针对含脉冲噪声的大脑图像,首先利用改进的滤波方法对图像进行滤波,再利用粒子群改进算法的全局优化特性求解高斯混合模型的参数,这样避免了EM算法易陷入局部极值的现象,以提高参数精度,从而进一步提高分割质量.     

基于区域特征的岩石裂隙边缘提取研究

提出一种适合于岩石裂隙类边缘提取的数字图像处理算法.通过分析破损岩石裂隙图像像素点区域特征,在经典的canny算子图像处理算法的基础上,提出了自适应加权中值滤波并结合高斯滤波针对不同区域像素进行预处理,算法能够根据裂隙类图像的区域特征自适应进行滤波.试验结果表明,本算法能够提高裂隙边缘检测的准确性,获得比较理想的边缘检测效果.     

基于DM642的图像分割算法的设计与实现

给出了基于DSP的图像分割算法的实现方法,以高性能数字媒体处理器DM642为核心搭建系统平台。先用Matlab语言实现图像分割算法,再通过特定的命令加参数,以及转换程序,将该程序转化为CCS所支持的程序,经调试、编译、链接通过后,将程序下载到DSP中,完成算法在DSP中的快速实现。实验结果表明,在DSP平台中实现图像分割算法,大大提高了运算速度,对于提高图像处理的实时性和促进图像处理系统的产品化,都具有重大意义。     

基于ARMv8处理器的高性能图像处理算法实现与优化研究

色彩空间转换、图像缩放、图像滤波都是图像处理领域常见的算法,广泛应用于数字媒体、数据通信、生物医学和航空航天等领域。目前上述算法在ARM处理器上虽有开源的OpenCV库,但缺少与Intel IPP库精度相当的高性能图像处理库。为此,根据算法的计算访存特征,将上述算法分为数据无关算法、数据共享算法及非规则访存算法3类,提出了不同类别算法在ARMv8计算平台上的优化方法体系,最终构建了一个基于ARMv8计算平台的高性能图像处理算法库,精度上对标Intel IPP库,并通过算法优化、访存优化、SIMD优化及汇编指令优化等一系列优化方法的应用,大幅提升了图像处理算法的性能。实验结果表明,在华为鲲鹏920计算平台上,重点优化的CvtColor、Filter和Resize模块性能较OpenCV算法库都有显著提升。     

PET图像的DSP重建方法

以美国德州仪器公司的高性能数字信号处理器TMS320C6455为核心,在低成本数字信号处理器(Digital signal processor,DSP)平台上优化并实现了一种基于滤波反投影的正电子发射断层扫描(Positron emission tomography,PET)图像重建算法滤波反投影(Filtered back projection,FBP).实验结果表明,通过针对性的算法和代码优化,系统能够在40 s内完成512像素×512像素分辨率PET图像的重建,并获得满足应用需要的图像清晰度.基于DSP平台的PET图像重建方法在PET医学图像重建及其他医学成像领域具有良好的应用前景.     

面向FT-M7002的Sobel边缘检测算法优化实现

边缘检测是图像处理与计算机视觉领域中一种重要的图像分析方法,Sobel算子常用于粗精度的边缘提取,在图像边缘检测中被广泛应用。随着国产飞腾（FT）系列高性能数字信号处理器的发展,图像处理领域对FT平台的需求日益提高,同时急需实现面向FT平台的高性能图像处理算法。针对上述问题,在FT-M7002平台上对Sobel边缘检测算法进行向量并行优化,使用FT-M7002处理器内嵌SIMD指令,挖掘Sobel边缘检测算法中的数据级并行性,同时设计并实现一种字符型与整型数据间的并行化转换接口,使用循环展开优化方法提升指令节拍数,通过DMA矩阵转置解决数据访存不连续的问题。采用双缓冲技术实现数据传输与内核计算的并行,从而隐藏数据传输与计算之间的时间间隙。对比分析多种卷积核大小及图片规模下原Sobel算法与优化算法的性能,结果表明,与原始算法相比,该优化算法能取得1.66~3.14倍的加速比,此外,相较TMS320C6678处理器上的运行结果,在FT-M7002平台上优化算法可达到1.87~2.08倍的加速效果。     

Canny边缘检测算法在飞腾平台上的实现与优化

为实现国产飞腾DSP平台对底层图像库的支持,针对原始Canny边缘检测算法计算时间过长的问题,设计一种面向FT-M7002平台的Canny梯度计算并行算法。基于FT-M7002高性能处理架构,采用单指令流多数据流向量化方式增强DSP内核指令的并行处理能力,根据FT-M7002平台向量存储器的层次结构特征,分析Canny梯度计算并行算法的访存模式,通过首地址偏移取址解决不连续访存问题,并结合双缓冲方式完成数据传输与数据计算。实验结果表明,在与原始Canny算法具有相同检测精度的情况下,该算法在卷积核大小为3×3、5×5、7×7时整体运行速度提升了1.490~2.112倍,缩小了与主流加速器件在数字图像处理领域的性能差距。     

基于DSP和S-function的数字图象处理方法与实现

文章以高性能数字信号处理器DM642为核心搭建了数字图象处理系统硬件平台,采用Matlab中的M文件S-function开发了用户自定义算法模块并建立了复杂图象处理算法的Simulink模型,实现了数字图象的高速处理,并以Canny边缘检测算法为例进行了实验。实验结果表明,在DSP平台中实现数字图象处理大大地提高了处理速度,采用S-function自定义算法模块大大地提高了编程效率。     

面向FT-M7002平台点积算法的优化实现

基于国产的FT-M7002平台高性能DSP,针对不同类型的点积算法进行了优化实现,完善了该处理器平台数学库的技术链,充分发挥了FT-M7002内核体系结构优势,对点积算法实现了SIMD向量并行化、DMA双通道传输和SVR传输等优化。该研究充分挖掘了程序的向量并行性,有效地提升了数据传输的速度,提高了程序性能。实验结果表明,输入不同规模大小的数组,不同类型的点积算法在FT-M7002平台上优化后和优化前的平均性能比为12.416 6~45.233 8。相较于TI官网的dsplib库中不同类型的点积函数在TMS320C6678处理器上运行的性能,FT-M7002平台优化后的性能与TI平台的平均性能比为1.371 6~4.519 6。实验结果表明了该DSP平台相对于TI主流平台的计算性能优势。     

Optimizing Gaussian filtering of volumetric data using SSE

Gaussian filtering is a basic operation commonly used in numerous image and volume processing algorithms. It is, therefore, desirable to perform it as efficiently as possible. Over the last decade CPUs have been successfully extended with several SIMD (Single Instruction Multiple Data) extensions, such as MMX, 3DNow!, and SSE series. In this paper we introduce a new technique for Gaussian filtering of volume data sets—the extended volume—together with its SIMD implementation using the SSE technology. We further introduce a SIMD optimized recursive IIR implementation of the Gaussian filter, and finally, we parallelize the SSE versions with the help of OpenMP (Open Multi‐Processing). Experimental evaluation indicates that the SIMD implementation can significantly speed up both versions of the Gaussian filtering and that the non‐recursive extended volume version is faster than the recursive IIR one for small widths of the Gaussian filter. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于TI 6678多核DSP的OpenCV并行优化

数字信号处理器（DSP）广泛应用于各类工业领域和军事装备领域,OpenCV是业界通用的开源图像处理算法库,但目前鲜有针对DSP平台的OpenCV移植和优化实现。在TI 6678平台上实现了OpenCV的移植,生成了支持绝大多数OpenCV功能的TI 6678底层支持库。在此基础上,深入分析了一类OpenCV库函数在TI 6678硬件平台运行的计算特征和数据流,提出了一种针对这类OpenCV库函数的优化方法,将TI 6678体系结构支持的DMA和Cache操作与OpenMP并行框架高效结合,实现这类OpenCV库函数在TI 6678芯片上的优化和多核并行。依据本文的方法,优化改造的OpenCV库函数在TI 6678上单核运行性能最多可提升3.6倍,在单核优化基础上并行改造的这类库函数8核加速比达到2.55~7.06。     

基于C6000的滑动窗口图像处理算法存储优化

片外存储器和片内存储器的数据传输是数字信号处理系统性能提升的瓶颈。针对图像处理中的滑动窗口类问题,该文提出一种有效的存储调度优化方法,分为3步：预取数据到快速局部存储器,减少冗余读入及数据传输和处理重叠。在TMS320DM642DSP上应用了该方法,实验结果表明,与优化前相比加速比为30-70。     

基于FPGA的实时视频处理平台设计

为了能够实时地采集、处理、显示视频,设计并实现了一种基于双PowerPC硬核架构的实时视频处理平台;用硬件实现视频的预处理算法,并以用户IP核的形式添加到硬件系统中,上层的视频处理软件程序则直接从存储器中调用预处理后的图像数据;重点介绍了在FPGA上构建双PowerPC硬核架构的硬件系统;采用乒乓控制算法缓存一行图像数据;用DMA的方式将图像数据保存在存储器中;以边缘检测作为视频预处理算法的一个实例,在平台上实现,实验结果表明,用本平台实现仅需40ms;本平台能够实时处理视频,具有较高的实用价值。     

数字滤波器的设计与实现方法

在数字信号处理中,数字滤波占有极其重要的地位。数字滤波是语音和图象处理、模式识别、谱分析等应用中的一个基本处理算法。在许多信号处理应用中用数字滤波器替代模拟滤波器具有许多优势。用DSP芯片实现数字滤波除了具有稳定性好、精确度高、不受环境影响外,还具有灵活性好的特点。该文对数字滤波器的设计与实现方法进行了研究。