基于DSP的检测算法实现及优化

合集下载

基于DSP的错帖检测系统及算法设计

要】前国内摘当的错帖检测装置大多处于实验室阶，段真正能应用到实际生产中并形成批量｝生产的还比较少。国外的设备，如某公司生产的错帖检测装置，售价昂贵，在两万元人民币以上。研制了｝一种基于数字信号处理器（ｉｔｇａｐｃｓｒＳ）ＤｇａｓｎｌｒｅｏＤＰ的错帖ｉｌｉｏｓ，检测系统，ＳＤＰ内固化一种基于傅里叶；变换的检测算法。该系统能够实时并且准确地检测出文字帖、图形帖和图文帖中存在的错误书帖，并能｝将检测结果显示在液晶显示器上。实验结果表明：该系统具有较好的－￣性能。／，ｅ１，
；《；：｛
ｌ
关键词：错帖检测；傅里叶变换；数字信号处理器
；
》【ｂｔｃ】ｕｅｌｍｓｏｄｍｓｃａｅｈｃｉｖｅｓｔ口ｔｅｌｏｔｙｉｓＡｓａｔＣ￣ｎｙｏｏｅｉｐｇｃｅｎｄｉｉｉｓａｒｏｔｌｓ《ｒｔ，ｔｆｔｋｇｅｃｉｓｌｎａｏｂａｒｗｈｅｌｇｆ；ｂｉｐｉｒｔａｐｏｕｔｎａｄｍ，ｐｏｕｔｎｏｅｅ，ｒｇｑｉｎ，ｃｅｇａｌｄｔｐａｉｌｒｃｏｎｏｒｃｉ．ｗｖｒｏｅｎｅｕｍｔｕｈ傩ｔａｅ｛ｎｐｅｏｃｃｄｉ￣ｄｏＨｓｆｉｐｅｓｈｐｅｇｌｃｅｋｇｄｖｅｅｃｍａｙｉｅｐｎｉｉｐｉｏｍｌｏｕｒｏ．ｐｅｈｃｉｈｃｉｅｉｏｏｐｎ，ｘｅｓｅｗｔｒｅｏｔｉｉｙａｏｍｒＡａｅｋｇ２ｎｃｏｎｆｓｖｈ口ｃｆｗｌｎｎｅｇｃｎ》ｓｓｍｂｓｄｏｉｔｇａｒｅｓｒ（Ｓ）ｅｉｅ．ｎ。ｎｗａｏｉｍｂｓｄｎｏｒｒｒｆｒ《ｙｔａｅｄｉｓ，ｏｓＤＰｉｄｓｎｄｄｅｇｒｈａｅｆｕｅｔｎｏｍｅｎｇａｉ￣ｐｃｏｌｓｇＡｌｔｏｉａｓ；ｉｅｂｄｄｉＤＰｃｉ弛ｙｔｅｃｗｏｇａｅｌａｄｉｍｎｏｄａｅ，ａｈａｅａｄ｛ｓｍｅｅＳｐｓｅＣｄｔｔｒｐｇｓｏｔａｙｒｐｓｇｐｉｐｓｎｎｈ．ｓｍａｅｎｎｃｅｎｗｇｒｃｇ；ｉａｅｔｔａｅｄｎｍｃｌａｄａｃｒｅ，ｄｔｔｅｕｓａｅｄｐａｅｎＬＤｍｎｏＥｐｒｍｇ — ｘｐｇｓｙａｉｙｎｕｔｌａｓｒｌｎｂｉｌｄｏＣｏｉｒｘｅ一；ｅｌａｃａｙｎｅｓｔＣｓｙｔ．ｉ

基于DSP的人脸识别算法实现与优化

按一定的比例组合使用。 DM642 具有 64 个独立通道的 EDMA (扩展的直接存储器访问 )控制器 ,负责片内 L2 与其他外设之间的数据传输。
2. 2 硬件系统结构
3. 1 使用 CCS优化选项 CCS集成开发环境中提供了优化选项 , 在适当的场合使
第 3期
Jμ, ν = I ( x, y )ψ ∫ ( x, y ) d x dy
邹垚等 : 基于 DSP的人脸识别算法实现与优化
( 4)
855
μ ,ν
器 ,它包含图形、图像等多媒体处理指令 ,因此 DSP 是本系统的首要选择。 3 )网络传输电路。本系统的另一个主要功能是如何将处理的视频信息发送到计算机网络 , 为此网络传输电路设计是非常重要的。我们选择的 DM642 信号处理器是 TI公司专门设计的网络开发平台 ,它包含的 EMAC 模块是 DSP 处理器内核与片外的网络物理层数据传输的接口 , 负责以太网数据的接收和发送 ,这样可以大大减少开发难度。
CPLD 元件是由许多个逻辑方块所组合而成的 , 而各个逻辑方块均相似于一个简单的 PLD 元件 (如 22V10 ) 。逻辑方块
∑∑( x
i = 1 x k∈X i
c
k
- μi ) ( xk - μi )
T
( 8)
间的相互关系则由可变成的连线架构 ,将整个逻辑电路合成。
5)视频解码及 LCD 显示。为了方便操作和更好的人机
那么最优的投影矩阵定义为 :
W op t = a rg m ax
W
| W SB W | | W SW W |
T
T
= [ w 1 w 2 … wm ]

基于DSP的视频算法系统的优化策略

基于DSP的视频算法系统的优化策略近年来，对数字视频产品的需求增长迅速。

数字视频产品的主流应用包括视频通信、视频监控与工业自动化，最热门的则为娱乐应用，如 DVD、HDTV、卫星电视、标清(SD)或高清(HD)机顶盒、数码相机与HD摄像机、高端显示器(LCD、等离子显示器、DLP)以及个人摄像机等。

这些应用对高质量的视频编解码算法及其标准提出更高要求。

目前的主流压缩标准主要有MPEG2、MPEG4和H.264/AVC，而针对这些编解码标准有各种各样的实现方案。

本文主要讨论基于TI公司C64系列DSP的视频解码算法在系统优化过程中需要考虑的若干因素。

TI的C64系列DSP以其强大的处理能力被广泛用于视频处理领域，但由于使用者对C64系列DSP的结构、指令的理解程度不一样，造成算法的实现效果有许多差异。

具体体现在实现算法时所占用的CPU资源上，例如实现H.264 MP@D1解码时所占用CPU的资源将有所差异；或者体现在所包含的算法工具子集上，例如实现H.264 MP@D1解码时使用CAVLC而不是CABAC。

造成这些差异的主要原因有：算法关键模块的优化；算法系统集成时内存的管理；算法系统集成时EDMA的资源分配管理。

本文将从这三方面探讨算法优化集成过程中需要考虑的因素。

算法关键模块的优化一般而言，针对目前主流视频解压缩标准都有非常消耗DSP CPU资源的模块，如H.264/AVC、MPEG4、AVS等编码中的运动矢量搜索就非常占用资源，而且这些模块在整个系统实现过程中还被频繁调用，因此我们应首先找出这些模块。

TI的CCS提供了工程剖析工具(Profile)，可以很快找到整个工程中占用DSP CPU资源最多的模块，然后对这些模块进行优化。

对这些关键算法模块的优化可以分三步进行。

如图1所示，先认真分析这部分代码，并进行相应的调整，例如尽量减少有判断跳转的代码，特别是在for循环中，因为判断跳转会打断软件流水。

基于DSP的G.729算法优化实现

ＡＤＣ和ＤＡＣ部件高度集成在芯片内部，以在８可～９Ｈｚ的频率范围内提供ｌｉ、０ｂｔ２ｉ６ｋ６ｂｔ２ｉ、４ｂｔ和３ｉ的采样．语音信号经ＴＶ３０Ｃ３采２ｂｔ故Ｌ２ＡＩ２集后可产生采样率为８ｋＨｚ的１６位线性ＰＭ信Ｃ
［关键词］Ｔ３ＯＣ４２Ｇ．２法；３０Ｉ２ＭＳ２Ｖ５Ｏ；７９算ＴＩ２ＡＣ３Ｖ［图分类号］ＴＮ１中９２［文献标识码］Ａ：
Ｇ．２７９算法复杂度较大，实时性效果不好，是但随着运算能力很强的ＤＳＰ快速发展及对各种优化
线及仿真器，有现成电源及语音输入输出口，且故硬件设计主要是ＴＩ２ＡＩ２ＯＣ３与ＤＰ的接口设计．Ｖ３ＳＴＩ２ＡＩ２０Ｃ３芯片是Ｔ１司推出的一款高性能Ｖ３公立体声音频编解码器芯片，内置耳机输出放大器，支
入或麦克风输入，ＴＩ２ＡＩ２经０Ｃ３芯片采集预处Ｖ３理转换，生成符合Ｇ．２７９算法处理的１６位的线性
ＰＭ。ＳＣＤＰ通过片上ＭＣＳ０对ＴＩ２ＡＩ２ＢＰ０Ｃ３芯Ｖ３
验板ＤＳＰ最小系统带有ＪＴＡＧ口，配有音信号通过ＭＣＳ１进入Ｓ１ＣＢＰＤＰ后经压缩编码算法处理生成ｂｔ流，ｉ经Ｓｉｂｔ流ＭＣＳ１传至外部通信系统或模块，于传输或存ＢＰ用储，解码端通过相应的Ｇ．２在７９算法解码程序还原语音．若是在单片ＤＰ上验证算法的正确性及重构Ｓ

基于DSP的运动目标检测算法优化

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤＳＰ；ｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｃｏｄｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
视频图像运动目标检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。有效分割视频图像中的运动目标是计算机视觉信息提取的一个关键步骤，也是目标跟踪、目标分类和行为理解等更高层次视频图像分析的重要基础 ” 。但由于图像数据量很大，导致视频图像运动目标检测算法的时间复杂度和空间
ＷＥＩＤａｉ — ｄｉ．ＬＩＹｕａｎ．ＧＵＯＨａｏ，ＺＨＡＯＳｈｕ．ｂｉｎ
（ＪｉａｎｇｓｕＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｌｉａｎｙｕｎｇａｎｇ２２２０６１，Ｃｈｉｎａ）
ＣｏｄｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＭｏｖｉｎｇＯｂｊｅｃｔＤｅபைடு நூலகம்ｔｅｃｔｉｏｎＡｌｏｇｒｉｔｈｍｓＢａｓｅｄｏｎＤＳＰＰｌａｔｆｏｒｍ
ｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｏｍｅｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｋｉｌｌｓｆｏｒｆａｓｔａｌｇｏｉｒｔｈｍｓａ／＇ｅｓｕｍｍａｉｒｚｅｄｏｎＴＭＳ３２０Ｃ６４ｘｐｌａｆｔｏｒｍ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｕｓｉｎｇ

基于DSP的瞬变电磁探测系统设计与实现

（3）抗干扰设计：由于瞬变电磁探测系统的工作环境通常比较复杂，因此需要采取一系列抗干扰措施来保证系统的稳定性和可靠性。例如，采用屏蔽电缆和低噪声放大器等硬件手段降低外界干扰；采用数字滤波等方法对数据进行处理，去除噪声干扰；同时，还可以通过软件算法实现信号的自动跟踪和补偿，提高系统的测量精度和稳定性。
1、3功能实现
瞬变电磁软件的功能实现主要包括以下几个方面：
1、数据导入：支持多种数据格式的导入，包括二进制文件、文本次演示件等。通过读取文件头信息，判断文件类型并自动转换为软件支持的格式。
2、数据处理：包括数据滤波、噪声抑制、数据插值、拟合等功能。通过对数据进行预处理，提高数据的信噪比，提取有用的地质信息。
3、实现方法
基于DSP的瞬变电磁探测系统的实现方法主要包括以下几个步骤：
（1）系统集成：将各个子系统进行集成，构建完整的瞬变电磁探测系统。这包括硬件和软件的集成以及各个模块之间的通信和协调控制等。
（2）测试与调试：对系统进行测试和调试，确保系统的各个组成部分正常工作并能够协调运行。这包括对硬件电路的测试、对软件程序的调试以及对整个系统的联合测试等。
1、系统组成
瞬变电磁探测系统主要由发射和接收两大部分组成。发射部分包括一个脉冲发生器和发射线圈，用于产生一定强度的脉冲磁场。接收部分包括一个接收线圈和信号处理电路，用于接收和检测由地下物体反射回来的脉冲磁场信号。
数字信号处理器（DSP）是整个系统的重要组成部分，它对接收到的信号进行数据采集、预处理、分析和解释，提取出有用的信号，并将其转化为可以理解和分析的数据。DSP还通过控制系统实现系统的自动化和智能化操作。
二、开发实现
2、1开发环境
瞬变电磁软件的开发环境主要包括Windows操作系统、Visual Studio集成开发环境、MySQL数据库等。其中，Windows操作系统提供了良好的开发环境和丰富的开发资源；Visual Studio集成开发环境提供了高效的开发工具和丰富的调试工具；MySQL数据库用于存储和管理大量的数据信息。

高速DSP算法的设计与优化

高速DSP算法的设计与优化随着数字信号处理（DSP）技术的迅速发展，高速DSP算法的设计和优化成为数字信号处理领域的热门研究课题。

高速DSP算法的设计和优化可以提高算法的执行效率和系统的性能，对于实时信号处理和通信系统等应用具有重要意义。

本文将从高速DSP算法设计和优化的概念、方法和具体应用方面进行阐述。

首先，高速DSP算法的设计和优化是指在给定算法框架下，通过合理的算法设计和优化技术，使得算法能够运行在高效的硬件平台上，以实现更快的信号处理速度和更低的资源占用。

在高速DSP算法的设计过程中，首先需要对算法进行分析，并确定算法的计算复杂度。

然后，可以根据具体的应用需求和硬件平台的特点，选择合适的算法结构和算法优化技术。

最后，通过优化算法的数据流程和计算结构，以及利用硬件加速器和并行处理技术等手段，提高算法的执行效率和系统的性能。

在高速DSP算法的设计和优化中，有几个常用的技术和方法。

首先是算法结构优化，通过重新设计算法的结构或使用已有算法的变种，以提高算法的执行效率和资源利用率。

例如，针对常用的信号处理任务，如滤波、快速傅里叶变换（FFT）等，可以采用一些已有的优化算法结构，如多级流水线结构、并行处理结构等。

其次是算法优化技术，包括数据流重排、指令重排、向量化和并行处理等。

这些技术可以通过优化算法的计算流程，减少计算复杂度和冗余计算，从而提高算法的执行效率。

另外，硬件加速器和GPU等也可以用于高速DSP算法的优化，通过利用硬件的并行处理能力，加速算法的执行过程。

此外，高速DSP算法的设计还可考虑分布式计算和云计算等技术，以进一步提高算法的执行效率和可扩展性。

高速DSP算法的设计和优化在各个领域中都有广泛的应用。

在图像处理中，高速DSP算法可以应用于图像增强、图像压缩和目标检测等任务，以提高图像处理的速度和效果。

在音频处理和语音识别中，高速DSP算法可以用于噪声消除、声音识别和语音合成等，以实现更快的实时处理和更高质量的音频效果。

基于DSP的人脸识别算法实现与优化

统设计方案，包括系统软件和硬件优化方案。首先选择实用有效特征，简要介绍人脸检测和人脸识别算法的基本原
理，针对该算法实现原理详细阐述硬件系统设计方案，介绍各单元结构和原理。最后，在设计的硬件系统上进行算法
移植，详细介绍了系统的优化方案，实现了嵌入式快速人脸识别系统的研制。通过分析测试结果，系统可靠运行，优化后系统运行速度提高，能够实现实时视频图片人脸识别。关键词：ＭＳ２Ｄ６２人脸识别；ｄＢｏｔＴ３０Ｍ４；Ａａｏｓ算法；ａｏ变换；Ｇｂｒ优化
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｅｌｅｔｅｒａ—ｉａｅｒｃｇｉｏｎｖｄｏｂｍｂｄｅｙｔｍ，ｔｅｄｓｇｃｅｆａｔａｅｓｒｃ：ＩｒｅｏｒａｉｈｅｌｍｅｆｃｅｏｎｔｎｉｉｅｙｅｅｄｄｓｓｅｚｔｉｈｅｉｎｓｈｍｅｏｓｆｃｆｒｃｇｉｏｙｔｍｂｓｄｏＩＭＳ２ＤＭ６２ｗａｒｓｎｅ，ａｄｏｔｚｔｎｐｌｙｗｓｐｏｏｅｎｔｒｆｂｔａｄｒｅｏｔｎｓｓｅａｅｎＴｎｉＴ３０４ｓｐｅｅｔｄｎｐｉａｉｏｉａｒｐｓｄｉｍｓｏｈｈｒｗａｅｍｉｏｃｅｏａｄｓｆｒ．Ｆｒｔ，ｅｆｃｉｅｅｔｒｓｗｅｅｅｅｔｄａｄｔｅａｇｒｈｏａｅｅｅｔｎａｄｅｏｎｔｎａｒｆｎｏｔｅｗａｉｓｙｌｆｔｆａｕｅｒｓｌｃｅ，ｎｈｌｏｔｍｆｆｃｄｔｃｉｎｒｃｇｉｏｗｓｂｅｙｅｖｉｏｉｉｌｉｔｄｃｄｈｎａｃｒｉｇｔｈｇｒｈｎｒｕｅ，ｔｅｃｏｄｎｔｅａｏｉｍ，ｔｅｄｓｇｃｅｎｕｃｉｎｕｉｆｈｒｗｒｙｔｍｒｅｃｂｄｉａｌ，ｏｏｌｔｈｅｉｎｓｈｍｅａｄｆｎｔｎｔｏａｄａｅｓｓｏｓｅｗｅｅｄｓｒｅ．Ｆｎｌｉｙｔｅａｇｒｈｗａｒｎｐａｔｄｏｔｈａｄｒｙｔｍ，ｔｅｈｐｉｚｔｎｐｌｙｗｓａｐｉｄａｄｆｓｍｂｄｅａｅｈｌｏｉｍｓｔｓｌｎｅｎｏｔｅｈｒｗａｅｓｓｅｔａｈｎｔｅｏｔｍｉａｉｏｉａｐｌ，ｎａｔｅｅｄｄｆｃｏｃｅｒｃｇｉｏｙｔｍａｍｐｅｎｅ．Ｔｅｅｐｒｎａｅｕｔｄｍｏｓｒｔｔｅｓｓｅｗｒｓｒｌｂｙｈｕｎｎｐｅｆｅｏｎｔｎｓｓｅｗｓｉｌｍｅｔｄｉｈｘｅｉｍｅｔｌｒｓｌｅｎｔａｅｈｙｔｍｏｋｅｉｌ，ｔｅｒｎｉｇｓｅｄｏｓａｌｏｔｍａｍｐｏｅｒｅｌ，ｎｅｌｍｅｆｃｅｏｎｔｎｉｉｅａｅｚｄａｇｒｈｗｓｉｒｖｄｍａｋｄｙａｄｒａ—ｉａｅｒｃｇｉｏｎｖｄｏｗｓｒａｉｅ．ｉｔｉｌＫｅｒｓｙｗｏｄ：ＴＭＳ２ＤＭ６２ａｅｒｃｇｉｏ；ＡｄＢｏｔｌｏｉｍ；Ｇａｏａｓｒｔｎｏｔｚｔｎ３０４；ｆｃｅｏｎｔｎｉａｏｓｇｒｈａｔｂｒｔｎｆｍａｉ；ｐｉａｉｒｏｏｍｉｏ

基于DSP的实时圆检测算法的设计实现与优化

基于DSP的实时圆检测算法的设计实现与优化
陈仁爱;凌强;徐骏;李峰
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2016(035)011
【摘要】霍夫圆变换是图像处理中人眼检测的一种常见方法,但是其处理的数据量多,处理速度慢,在移植到DSP上后难以满足实时性要求.对此,提出了一种将两阶段霍夫圆变换算法应用到TMS320C6000系列DSP上的实现与优化方法.首先,在算法上对霍夫圆变换使用Marr-Hildreth算子增强等方法进行改进以保证检测的准确率;之后根据DSP的特点,利用C代码优化、浮点定点转换和软件流水等技术对算法进行深度优化.实验结果表明,程序的运行时间明显缩短,为视线检测的实时性实现创造了良好的条件.
【总页数】5页(P93-96,100)
【作者】陈仁爱;凌强;徐骏;李峰
【作者单位】中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥230026;中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥230026;中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥230026;中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥230026【正文语种】中文
【中图分类】TP368
【相关文献】
1.DSPs实时视频处理中的Cache优化算法研究 [J], 唐文佳;朱光喜;王曜;刘瑜
2.基于共轭结构ACELP语音编码算法的优化及DSP实时实现 [J], 胡仕兵;汪学刚;杨绍国
3.基于共享内存优化算法的用采终端实时库设计实现 [J], 曹子涛;许金宇;熊剑
4.基于深度学习与圆检测的实时双目测距算法研究 [J], 范林坤;陈涛;李旭川;郭丛帅
5.基于AES算法的DSP安全防护设计实现 [J], 张猛华;陈振娇;徐新宇
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DSP的无人船水质检测系统设计

基于DSP的无人船水质检测系统设计随着人们对环境保护意识的提高，水质检测变得越来越重要。

为了实现高效准确的水质检测，无人船水质检测系统应用了数字信号处理（DSP）技术。

本文将详细介绍基于DSP的无人船水质检测系统的设计。

一、系统概述基于DSP的无人船水质检测系统主要由以下几个部分组成：水质传感器、DSP开发板、无人船控制系统和数据处理模块。

水质传感器用于实时检测水中的各项指标，将检测数据传输到DSP开发板上进行处理。

无人船控制系统根据DSP处理的数据实时调整船只航向和速度，以实现水质检测航行路径的规划和控制。

数据处理模块用于接收和存储DSP处理的数据，并通过可视化界面展示和分析检测结果。

二、系统设计1.水质传感器：水质传感器是实现水质检测的关键设备，可以检测水中的各项指标，如PH值、溶解氧、浊度等。

常用的水质传感器有PH传感器、溶解氧传感器和浊度传感器等。

传感器将检测到的数据以模拟信号的形式传输给DSP开发板。

2.DSP开发板：DSP开发板是系统的核心部分，负责接收和处理水质传感器传输过来的数据。

DSP开发板具备高性能的数字信号处理能力，可以对传感器数据进行滤波、放大、AD转换等处理操作。

通过已经预先编程的算法，DSP可以对水中的各项指标进行计算和分析，并判断水质是否合格。

3.无人船控制系统：无人船控制系统根据DSP处理的数据实时调整船只的航向和速度。

根据水质检测要求将目标检测区域划分为一系列航行路径，并通过无人船控制系统控制船只按照预定的路径进行航行。

当无人船控制系统接收到DSP处理的数据后，会根据水质检测结果调整船只的航向和速度，以达到最佳检测效果。

4.数据处理模块：数据处理模块用于接收和存储DSP处理的数据，并通过可视化界面展示和分析检测结果。

该模块可以将检测结果以图表、曲线等形式展示给用户，让用户直观地了解水质情况。

用户可以通过该模块对检测数据进行进一步分析和处理。

三、系统优势1.高效准确：DSP具备高性能的数字信号处理能力，可以对海量数据进行实时处理和分析，提高水质检测的效率和准确性。

基于DSP平台HEVC编解码算法研究及优化

基于DSP平台HEVC编解码算法研究及优化随着多媒体技术深入人们的日常生活,有关于高分辨率视频的存储传输需求逐渐增加,因此高清视频编解码和大数据传输问题已经成为研究的焦点。

于2013推出新一代视频编码国际标准HEVC(High Efficiency Video Coding)。

同时近年来嵌入式多核处理器和高性能计算机的高速发展为并行处理系统提供了条件。

本文首先基于DSP平台进行HEVC编解码算法研究,最终设计并实现了基于TI TMS320C6678多核硬件平台的高清实时并行解码系统。

本文首先对HEVC中的关键技术进行深入理解,同时研究多核DSP平台的性能,多级内存架构。

对HM16.0解码软件框架进行C代码改写,然后优化解码流程架构,针对CCS编译平台进行数据类型,自带实时库等代码改写。

将PC端实现的HEVC解码系统成功移植到硬件单核平台中,针对不同分辨率视频对解码各个模块进行复杂度和耗时分析。

从分析结果中决定主要结合硬件平台指令集和熵解码算法对单核解码系统进行优化。

为了达到高清实时的效果,需要将解码系统部署至多核平台。

结合HEVC原理和C6678多核特点设计多核高清解码并行方案。

完成多核中内存分配以及多核间数据传输标志位的控制。

将解码系统移植到C6678的6个核中,完成熵解码,反变换,插值重构,滤波等处理。

同时利用CACHE原理,EDMA原理进一步优化数据流,减少数据访问和传输时间,提高解码效率。

本文最终实现基于硬件多核平台的高清实时解码系统。

基于DSP的动态目标检测跟踪算法实现

基于DSP的动态目标检测跟踪算法实现摘要目标检测和跟踪在计算机视觉领域有着广泛的应用，针对动态场景中的目标检测和跟踪问题，本文提出一种基于DSP的动态目标检测跟踪算法。

该算法基于Haar特征和Adaboost分类器实现目标检测，并采用卡尔曼滤波和相关滤波相结合的方法，提高目标跟踪的准确性和实时性。

实验结果表明，该算法在不同场景下都能够实现较高的检测率和跟踪精度，具有较好的应用前景。

关键词：动态目标检测、目标跟踪、DSP、Haar特征、Adaboost分类器、卡尔曼滤波、相关滤波一、引言随着计算机硬件和算法的不断发展，目标检测和跟踪在计算机视觉领域应用越来越广泛。

在众多应用场景中，动态场景的目标检测和跟踪问题尤为突出。

动态场景中，目标可能出现遮挡、变形、光照变化等现象，使得目标的检测和跟踪变得复杂和困难。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于DSP的动态目标检测跟踪算法。

二、相关技术2.1 Haar特征Haar特征是一种计算速度较快的特征，在目标检测中被广泛应用。

Haar特征是基于图像的区域灰度值的差别，通过计算各种不同大小和形状的Haar小波函数的特征来检测目标。

2.2 Adaboost分类器Adaboost分类器是一种常见的机器学习算法，常用于目标检测中。

Adaboost分类器是一种集成学习方法，通过迭代添加基分类器，不断提高整体分类器的准确率。

2.3 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的估计方法，广泛应用于目标跟踪中。

卡尔曼滤波通过预测目标的状态，更新目标状态的同时，考虑到噪声的影响，提高目标跟踪的稳定性。

2.4 相关滤波相关滤波是一种基于模板匹配的目标跟踪方法，具有较高的实时性。

该方法通过计算目标区域与模板的相关系数，确定目标位置，不断更新模板以适应目标的变化。

三、算法设计本文提出的基于DSP的动态目标检测跟踪算法主要包括以下几个步骤：3.1 目标检测采用Haar特征和Adaboost分类器实现目标检测。

针对《基于DSP的AdaBoost人脸检测算法实现》的改进方案

DSP原理及应用课程论文改进方案论文题目：针对《基于DSP的AdaBoost人脸检测算法实现》的改进方案班级：学生姓名：学号：评阅教师：改进方案：在 Adaboost人脸检测算法的基础上, 通过将所有的特征值排序并构建一个次序表, 并使用改进 Ada-boost权值更新算法和分类误差计算方法, 训练分类器并检测样本图像, 达到了减少训练分类器耗时、提高检测率和降低误检率的效果.最后在 DSP 上实现了人脸检测系统, 验证了改进系统在实时性能上得到较大的改善.近年来,人脸检测成为模式识别与计算机视觉领域内一项研究十分活跃的课题.人脸检测方法很多 ,大致可以分为两大类, 即基于先验知识的人脸检测方法和基于后验学习和训练的方法 .目前用的更多的是后者,它可以分为：特征空间法、人工神经网络法、支持向量机法、概率模型法、Adaboost 法等。

其中，Viola等提出的Adaboost人脸检测方法，从根本上解决了检测的速度问题, 并有较好的识别效果.本文在基本 Adaboost算法的基础上 ,综合了几种针对减少分类器训练时间以及提高检测率和降低误检率的改进方法进行实验 ,并在DM642平台上实现了整个人脸检测系统,实验结果表明,在光照条件良好、检测率相同条件下误检率降低较明显,系统获得了较好的实时性,与传统Adaboost算法相比,本文的方法将训练时间缩短到了原来的一半.1 Adaboost 算法Adaboost人脸检测方法是一种基于积分图、Adaboost算法和级联检测器的方法,具有鲁棒性强、检测率高等特点.目前的方法是使用数千张切割好的人脸图片和上万张背景图片作为训练样本,训练图片一般归一化到 20 ＊20的大小.1 .1 特征值Adaboost 使用特征值表示人脸,使用积分图来实现特征数值的快速计算.对大部分矩形特征来说 ,人脸样本和非人脸样本在大于某任意特征值和小于该特征值所占的样本数比例相差不大, 也就是说该特征对于人脸和非人脸几乎没有分辨能力 .但对于少数矩形特征来说,对非人脸样本, 某些特征值前后人脸样本和非人脸样本所占的比例却相差很大 ,这类特征就能够较理想的分辨人脸和非人脸.2 算法优化1 训练耗时问题在 Adaboost 算法中 ,训练样本自身的各个特征值不会随着训练改变, 改变的仅仅是样本的权重,因此只需要在算法初始化时对样本自身特征值排序一次 ,得到次序表以后就可以反复使用.通过将所有的特征值由小到大排序, 构建一个次序表后不再做排序工作 ,直接求解弱分类器错误率, 训练耗时与传统算法相比大约缩短了一半, 而检测率没有明显变化.2 .2 改变权值更新规则若训练样本中包含复杂噪声样本, 在使用 Adaboost 算法进行训练时 , 算法重心将会转移到很难分类的样本上,该样本的权重会呈指数增长.这样一来，将会给极少数噪声样本分配过高甚至极高的权重。

嵌入式系统中的DSP算法设计与优化方法研究

嵌入式系统中的DSP算法设计与优化方法研究嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，它被嵌入到其他设备中，以完成特定的任务。

在嵌入式系统中，数字信号处理（DSP）算法的设计和优化是至关重要的。

本文将探讨嵌入式系统中DSP算法的设计与优化方法。

一、DSP算法设计在嵌入式系统中，DSP算法的设计是一项复杂而关键的任务。

首先，需要明确系统的需求和目标，例如音频处理、图像处理或视频编解码等。

然后，根据需求选择合适的算法，如快速傅里叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）或滤波等。

接下来，需要将算法转化为可执行的代码。

这一步需要考虑算法的复杂度、计算资源的限制以及实时性要求等因素。

最后，通过测试和调试来验证算法的正确性和性能。

二、DSP算法优化方法在嵌入式系统中，DSP算法的优化是为了提高系统的性能和效率。

以下是一些常用的DSP算法优化方法：1. 算法级优化：通过改进算法的数学模型和计算步骤，减少计算量和存储需求。

例如，通过使用迭代算法替代递归算法，可以减少计算时间和内存占用。

2. 数据级优化：通过改变数据的表示和存储方式，提高数据访问效率。

例如，使用定点数表示替代浮点数表示，可以减少计算复杂度和存储需求。

3. 并行化优化：通过将算法并行化，利用多核处理器的计算能力，提高算法的并行性和计算速度。

例如，使用SIMD指令集来实现向量化计算，可以同时处理多个数据。

4. 存储优化：通过合理管理存储资源，减少内存占用和访问延迟。

例如，使用数据缓存和局部变量来减少对外部存储器的访问次数。

5. 编译器优化：通过使用优化编译器，将高级语言代码转化为优化的机器代码。

例如，使用循环展开、代码重排和内联等技术，提高代码的执行效率。

三、实例研究为了更好地理解DSP算法设计与优化方法，我们以音频处理为例进行实例研究。

假设我们需要设计一个实时音频均衡器，该均衡器需要对音频信号进行频率响应的调整。

首先，我们选择了一个合适的算法，即数字滤波器。

数字信号处理算法优化和实现

数字信号处理算法优化和实现数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字技术对模拟信号进行采样和处理的方法。

它在各种领域中得到广泛应用，如通信系统、音频处理、图像处理等。

在数字信号处理中，算法的优化和实现是非常重要的环节，它能够提高算法的效率和性能。

本文将讨论数字信号处理中算法优化和实现的相关内容。

算法优化是指对已有算法进行改进，以提高算法的执行效率和性能。

对于数字信号处理算法而言，优化的目标通常包括减少计算量、提高实时性、降低功耗等。

下面将介绍几种常见的数字信号处理算法优化技术。

首先是算法流程的简化。

对于复杂的数字信号处理算法，可以尝试对算法进行简化，去除一些不必要的步骤和计算，以减少算法的复杂度和计算量。

例如，可以通过对算法进行数学推导和优化，将一些繁复的运算转化为简单的运算，从而提高算法的效率。

其次是算法的并行计算。

并行计算是指在多个处理单元上同时执行一部分计算任务，以提高计算效率。

在数字信号处理中，可以将算法中的一些独立计算任务分配给多个处理单元进行并行计算，从而加快算法的执行速度。

例如，可以利用多核处理器或图形处理器（GPU）进行并行计算。

另外，算法的硬件实现也是一种常见的优化方式。

传统的数字信号处理算法通常在通用计算机上实现，但这往往会面临性能瓶颈和计算资源的限制。

因此，将算法实现在专用的硬件上，如数字信号处理器（DSP）、专用ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）等，可以加快算法的执行速度，提高系统的实时性。

除了算法优化，数字信号处理算法的实现也是非常重要的。

实现是指将算法转化为实际可执行的程序或硬件电路。

在实现过程中，需要考虑不同的平台和编程语言，以及算法的可移植性和通用性。

对于软件实现而言，选择合适的编程语言和平台是关键。

常用的数字信号处理软件开发平台包括MATLAB、C/C++等。

基于DSP的数字音频信号处理算法优化研究

基于DSP的数字音频信号处理算法优化研究数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）在音频领域扮演着重要的角色，随着技术的不断发展与进步，数字音频信号处理算法的优化也成为了研究的热点。

本文将围绕基于DSP的数字音频信号处理算法优化展开探讨，从算法的选择、优化方法和实际应用等方面进行论述。

一、算法选择在数字音频信号处理领域，常用的算法包括时域算法、频域算法和小波变换算法等。

不同算法适用于不同的信号处理任务，选择合适的算法是优化的首要步骤。

1.1 时域算法时域算法是基于样本值的表示，通过对每个样本进行处理来实现音频信号的变换和增强。

常用的时域算法有滤波器设计、时域重采样和时域插值等。

这些算法简单直接，适用于实时性要求较高的音频处理任务。

1.2 频域算法频域算法一般将时域信号转换为频域信号，在频域进行处理后再进行逆变换得到时域信号。

常见的频域算法包括傅里叶变换、快速傅里叶变换和滤波器设计等。

频域算法能够更好地处理频谱特性，适用于噪声抑制、音频编码和语音处理等任务。

1.3 小波变换算法小波变换算法是在时域和频域算法的基础上发展起来的，它能够同时提供时域和频域的分析信息。

小波变换算法具有多分辨率分析的优点，适用于时频分析和压缩等应用。

二、优化方法优化算法是为了提高数字音频信号处理算法的性能和效率，常用的优化方法包括算法改进、硬件加速和并行化等。

2.1 算法改进在已有的数字音频信号处理算法基础上，通过改进算法的细节和步骤，可以达到提高性能和效率的目的。

例如，在滤波器设计中，可以采用更精确的设计方法和滤波器结构，以获得更好的滤波效果。

2.2 硬件加速利用专用的硬件加速器（如DSP芯片）可以提高数字音频信号处理算法的运算速度。

硬件加速可以利用硬件的并行性和高速缓存等特性，实现对算法的加速和优化。

2.3 并行化通过并行化技术，将算法的计算任务分配到多个处理单元上进行并行计算，可以提高处理速度和效率。

浅谈基于DSP平台的行人检测实现和优化

浅谈基于DSP平台的行人检测实现和优化随着社会汽车交通事故发生概率不断地上升，全世界每年有几百万人死于交通事故。

因此，保证驾驶员和行人安全是现在汽车系统急需解决的一个问题。

红外的主动报警是基于图像处理和模式识别领域，为避免碰撞行人而采用的智能化技术。

红外报警的关键技术之一是如何从红外传感器信息中分析得到有效的行人信息特征。

2005年Dalal等提出了用梯度方向直方图（Histograms of Oriented Gradients，HOG）特征来描述行人特征的方法，该方法尽管检测速度慢，可是由于其检测精度高，逐渐在行人检测领域得到广泛的应用和完善。

Dalal等进一步用线性支持向量机（support vector machine，SVM）训练HOG和光流场方向直方图特征，实现了运动及变化背景情况下的行人检测。

目前，多数夜间行人检测系统以红外摄像头为基础。

O'Malley等，利用方向梯度直方图（HOG）特征对远红外行人进行描述，结合支持向量机（SVM）实现行人检测，该方法检测效果较好，但计算开销稍大。

TMS320DM6437 DSP处理器是TI公司最新推出的一款基于C64+核的高性能DSP处理器。

本文主要介绍行人检测系统在TI公司的TMS320DM6437评估板上的代码实现及优化方法，简要介绍TMS320DM6437 DSP的结构功能特点；提出检测算法在TMS320DM6437上优化实现的方法途径；并给出了结果及结论。

1 TMS320DM6437 DSP的结构功能特点DM6437片内有8个并行处理单元，分为相同的两组，其体系结构采用甚长指令字（VLIW）结构，单指令字长为32bit，8个指令组成一个指令包，总字长为8×32=256bit。

芯片内部设置了专门的指令分配模块，可以将每个256bit的指令包同时分配到8个处理单元，并由8个单元同时运行。

新型C64xDSP以其C64x内核的先进超长指令字（VLIW）结构，获得当前应用所需的最高性能。

基于DSP平台的行人检测的实现和优化

基于DSP平台的行人检测的实现和优化
刘哲夫
【期刊名称】《中国高新技术企业》
【年(卷),期】2013(000)024
【摘要】在嵌入式DSP系统上完成行人检测时，由于行人检测系统具有高度的实时性和检测算法的复杂性，DSP的运算速度又有限制，这就造成实现实时的行人检测系统具有较大的困难。

文章通过分析行人检测各个模块的运行CPU周期，再结合TMS320DM6437的硬件结构特点，提出一些优化实现方案，最终在
DM6437平台上实现了一个在一般场景下高检测率、低虚警的行人检测系统。

测试结果表明，经过优化，行人检测处理速度有了很大的提高，能够满足在一般场景具有实时性处理的要求。

【总页数】3页(P93-94,95)
【作者】刘哲夫
【作者单位】广州飒特红外股份有限公司，广东广州510700
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Hi3531平台的快速行人检测优化与实现 [J], 孙乐飞;张重阳
2.基于双DSP的红外图像信息处理硬件平台的实现及软件优化 [J], 李坤;董文娟;王卫华;陈曾平
3.基于DSP平台H.264编码器的实现与优化 [J], 张石;矫田广;刘晓志
4.基于DSP平台的JPEG2000 EBCOT-Tier2算法实现及优化 [J], 宋璐雯
5.基于DSP的监控视频行人检测系统优化与实现 [J], 杨柳;路锦正
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

基于DSP的检测算法实现及优化摘要：运动目标检测可以从连续变化的多幅图像中把运动目标提取出来。

运动目标的捕捉对于目标分化、采集和动作归类等后续处理相当重要，因为后期过程只处理图像中运动目标周围一定范围内的像素。

但由于运动目标所处背景的随机性，比如气候、光线及噪声干扰的影响，检测运动目标实际上是一项比较困难的任务。

目前对于运动目标的检测的算法可以划分为两类：基于象素强度的算法及基于运动的算法。

细分又包括四种：基于特征的方法、基于帧间差分的方法、基于背景建模的方法和基于光流场的方法。

其中前三种属于基于象素强度变化检测的算法，第四种可以看作是基于运动的检测方法。

基于强度算法容易实现、效率高，可处理目标跟踪问题比较难。

基于运动的算法稳定性强，处理跟踪问题相对简单。

该文重点研究目标检测的DSP算法实现，所以在参考大量文献后，选用了传统检测算法中速度较快而且相对便于硬件实现的帧间差分算法，为了取得良好快速的目标检测结果，该文采用Sobel算子与帧间差分结合的方法。

关键词：DSP的检测算法；实现及优化中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）13-3070-051 基于Sobel算子的帧间差分检测算法1.1 帧间差分法由于红外图像的目标特性，用灰度变化表述物体的运动轨迹可以获得较高的检测效率，从而满足检测过程的实时性要求。

假设输入图像为：[F={fj（a，b），a∈X，b∈Y，j=0，1，2，....}]其中，（a ，b）为实际场景中（X ，Y）上一点，[fj （a，b）]为第j帧上（a ，b）点的灰度值，j为图像的编号，以下为图像差分的结果：[D={dj（a，b），a∈X，b∈Y，j=0，1，2，....}][其中：dj（a，b）={|fj（a，b）-fj-i（a，b）|，j=0，1，2，...；i=0，1，2，3，...}][dj（a，b）]基本上体现出运动目标的边界和高差异区域。

一般选择i=1也就是相邻两幅图像进行差分，如果运动目标的速度小于相邻两幅图像的时间差时，可以增大i值避免检测目标遗失。

如i=5时仍然没有目标，则可以认为无检测目标，就换为下一幅图像（j+1）图像进行检测。

选择一个恰当的阈值[Tj]，将差分结果[dj（a，b）] 转变为二值图像：[wj（a，b）=0，dj（a，b）≥Tj1，dj（a，b）<Tj]其中阈值[Tj]定义为：[Tj=0.5×Max（dj（a，b））]1.2 图像去噪、增强一般采集到的图像均含有噪声，导致二值图像上有一些孤立点，这些点并不是目标但会对图像的分割产生影响，因此对二值图像进行广义滤波，可以去除这些并非目标的孤立点，广义滤波会对图像造成一定程度的削弱所以滤波后需对图像进行增强。

为使算法获得比较高的执行效率，滤波采用下式：[E（A）=I（a，b）I（a-1，b）I（a+1，b）I（a，b-1）I（a，b+1）I（a-1，b-1）I（a+1，b+1）（a-1，b+1）I（a+1，b-1）]增强采用下式：[E（A）=I（a，b）| I（a-1，b）| I（a+1，b）| I（a，b-1）| I（a，b+1）| I（a-1，b-1）| I（a+1，b+1）| I（a-1，b+1）|I（a+1，b-1）]1.3 图像分割对于图像上一点[fj（a，b）∈[Ni，Nj]]，其中[Ni和Nj]是两个灰度值。

若设定灰度集n?[[Ni，Nj]]作为判定依据，灰度值属于n的则将像素转变为某一灰度值，其余像素转变为另一灰度值，处理后图像就被划分为两个区域。

这一过程可表示如下：[fj（a，b）=n1，fj（a，b）∈nn2，其他]上式中n1和n2是设定的目标灰度和背景灰度。

如果[n1=1，n2=0]，则分割结果就为二值图像。

通过差分可以找到两幅图像的差异，差值较大的区域就有可能是目标所处的位置。

用降噪后的二值图像查找目标可能存在的位置，并把该位置从整幅图中分割出来。

方法为：找到[wj（a，b）=0] 的点，划定它周围区域作为目标范围，区域划定以（a-5，b-5）作为左上角，以（a+10，b+10）作为右下角。

把划定区域的二值图像[wj（a，b）=0]的点设置为1，即找到了目标可能存在的范围。

1.4 边缘检测用sobel算子对整幅图像进行差分和滤波，可减少干扰，边缘定位准确和相对完整，适用于灰度渐变和有一定噪声干扰的图像处理。

Sobel 算子用于检测边沿的算子有2个，一个水平模板、一个垂直模板。

如图1：[-1-2-1000121] [-101-202-101]水平边沿模板垂直边沿模板图1 sobel算子边缘检测完以后将结果与图像分割的结果相结合即能获得目标的位置。

2 检测算法的程序开发2.1 图像分帧的实现2.1.1 子图提取系统硬件包含的L2总共有64k，均分为四段，通常缓存直接影响运行速度，但如果将L2都用来做缓存，程序涉及的指令和数据将被放在外部存储器中，这将使缓存操作复杂化，速度反而降低。

要使L2与外存保持一致要通过编程来达到，L2和外部存储间的数据线宽为32b，数据的交换速率比较低。

通常采取的的做法是把变量和数组存放在L2 中，而把程序存放在外部存储器中。

该文的做法是用32k存储器加32k缓存，如果截取的子图过大内存会不够，过小又会额外增加EDMA传递数据的次数，比较后取1k，将程序编译以后内存的使用量大约为26k，可见这样设置是比较合理的。

子图提取是为了在不消耗CPU的情况下，把数据读入内部存储L2 方便CPU使用，节约CPU读写存储器的时间。

为了稳定控制数据流动，该文采用QDMA方式。

具体设置如表1，图2：a）QDMA寄存器设置表1 寄存器内容[可选参数＼&4520 0001h＼&源地址＼&Image_address+offset＼&单元设置＼&000Fh＼&0010h＼&目标地址＼&Ping_addr＼&单元索引＼&013ch＼&Don’t care＼&]b）QDMA可选参数寄存器内容图2 提取子图的参数寄存器设置2.1.2 子图回写提取出的子图经多步处理后仍存于内存中，需回写到外存中方便显示时读取，可利用EDMA实现该动作。

把子图数据从L2 回写到外存时有些调整：数据从一维变回二维，宽度为8b、每幅子图的数据量也有差异。

该差异是由于边界检测运算导致的。

对于64x16大小的一幅子图，经检测运算处理后周边各有一行、一列无用数据，假如用读出时的方式直接回写有效的数据会被无用数据改写，所以，只需回写有效的、62x14大小的数据即可。

2.2 内存的使用为了确保CPU可以不间断运算，分别定义4个缓存区域in1、in2及out1、out2。

在初始化程序时把相邻两幅子图（各1k）数据导入in1和in2，先对in1内的子图像进行运算，运算结果保存到out1，完成后，启用QDMA-out1将数据从内存传送到外存进行存储；在对in2内子图运算前提交一个新的QDMA-in1申请，把紧邻的新子图从外存读入到in1中，在对in2中的子图运算结束后，将结果存到out2，启用QDMA-out2。

在重新开始in1内的子图运算前又启用QDMA-in2，如此循环，每完成一幅子图运算，就提交一个新的QDMA申请，在对应的子图缓冲存放一幅新的子图，DSP可以直接处理图像数据，而不必消耗时间从外设读取，如示意图3。

图3 内存使用示意图检测程序的主流程为：1、对相邻两幅原图差分2、广义滤波、增强3、图像分割然后与sobel检测结果相“与”。

3 检测算法的优化程序代码编写结束后需要检查程序与DSP硬件特性相符程度，依据硬件的缓存结构做相应调整应作为重点。

3.1 依据DSP结构特性进行优化原始图像大小为380×240，在输入系统时提取374×240，也就是舍弃边缘，这是DSP的结构特性决定的，而且提取子图时不会有数据量较少的边界图片需要单独处理，减去少量的边界像素不会影响整幅图像的处理结果。

1）设备C6711 DSP的一级缓存包括用于存储程序的和存储数据的两个部分各4k。

数据缓存控制器的特性是：无论CPU用到的多少数据，数据缓存控制器总是一次读入一集也就是32B，所以应把需要参与运算的数据对齐并排列成集，且数据读入内存后应等全部运算完毕后再清除，以减少反复读入数据而消耗的时间。

随意排放数据与成集排放数据相比处理速度的不同：表2 随意排放数据与成集排放数据相比处理速度差异2）当需要对一组数据进行多个运算时，应考虑把中间运算结果保存在一级数据缓存中，以避免相同数据写出后又读入从而提高运算效率。

对目标的检测需要运行多个处理函数，中间数据的读入写出会消耗费大量时间。

若使用数据链方式，把中间运算结果保存在一级数据缓存而不是内存，可以节约读写数据的时间。

但在分段问题上需要折中处理，因为过多分段会会增加代码复杂度、降低代码易懂性。

折中后将一幅图化分为四段。

下表为利用数据处理链后程序速度的提升：表3 利用数据处理链后程序速度的提升3）一级程序缓存与CPU及二级缓存间的线宽是256b，可以同时传送32×8条指令。

一级程序缓存与CPU及二级缓存间的线宽是128b，缓存内数据是按“line”形式存放的，并且二级缓存中“line”的宽度为128B，因此，程序应用128B 的整数倍来定义数组的长度，以此提高缓存在运行过程中的命中率。

下表为子图大小不同时速度的差异：表4 子图大小不同时速度的差异提取子图为512B时运算一幅图像消耗的时间略少于子图为1kB时，但是子图的数量相比子图大小取1kB时增加一倍，为此需要增加一倍的子图数据传输次数，不可取。

4）二级缓存的大小为64k均分为四块，可以配置成内部存储或缓存，一般情况下缓存空间越大程序执行速度越快，但也并非绝对。

表5为缓存取不同值时的执行速度差异：表5 缓存取不同值时的执行速度差异3.2 用软件流水对程序进行优化软件流水是指的指令循环执行、多次迭代且并行执行的一种技术。

通过在编译器中进行相应的设置，可实现循环代码的软件流水化。

具体的方法是提取循环并把它保存为单独文件，按照4.1的调整以后，再进行编译并运行。

下表为采用软件流水与不采用流水的执行速度差异：表6 采用软件流水与不采用流水的执行速度差异3.3 汇编代码优化C程序代码在上一步优化后，汇编代码中的冗余码已经非常少了，但仍然可对消耗时间较多时滤波、增强程序代码做汇编优化，下表为汇编优化的效果：表7 为汇编优化的效果经过以上优化过程，程序执行速度有了大幅提升，下表为具体提升效果：表8 优化的具体提升效果3.4 程序的执行结果目标检测算法经过多步优化以后，图象数据读入内存便连续执行，仅在完成检测的所有步骤以后才回写到外存当中。