DSP图像处理算法的实现

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嵌入式DSP图像处理系统设计与实现

嵌入式DSP图像处理系统设计与实现
己 口1 ] 年 g月
—一
第] 己 卷 第 g期
t 萋 t l | 理 论 与

嵌入 式 D S P图像 处 理 系统设 计 与 实现
刘岩俊
( 中国科学院长春光 学精 密机械 与物理研 究所 长春 1 3 0 0 3 3 ) 摘 要: 为了实时地检测视 频 图像点 目标 位置 , 设计 了基 于 TMS 3 2 O F 2 8 1 2 Ds P和 S p a r t a n 3 一 S C 3 S 4 0 0的实 时 图像处 理系 统 。
p r o c e s s i n g s y s t e m, t he c o n n e c t i n g r e l a t i o n s b e t we e n DS P a n d F PGA , t h e h a r d wa r e s c h e me a r e d e s i g n e d . Th e i ma g e p r o — c e s s i n g s y s t e m i s c o mp o s e d o f Ca me r a l i n k i nt e r f a c e c h i p, F PGA c h i p , wa t c h d o g c i r c u i t , c o mmu n i c a t i o n i n t e r f a c e e t c . Th e s o f t wa r e wo r k f l o w i s i n t h e wa y o f t h a t , t h e wi d t h o f e x t e r n t r i g g e r s i g n a l o f Ca me r a i s 7 us , wh e n c a meh e e x - t e r n t r i g g e r s i g n a l , t h e c a me r a s t a r t s e x p l o r e, t h e n t h e c a me r a s t a r t s e x p o r t i n g i ma g e .Th e t ms 3 2 0 F2 8 1 2 wo r k s u n d e r

基于DSP的沥青路面裂缝图像处理算法的实现

基于DSP的沥青路面裂缝图像处理算法的实现
B S a .o , O h o b 1 YAN a — e , UN n 。 M od 1 S Ya 2 HE — a Yu y o
( .. h o fI fr t n E gn e ig,Ch n ’n Unv ri 1 S o l no mai n iern c o o a g a ies y。Xia 1 0 4,Ch ̄ t ’n7 0 6 ia; n
2 c ol f cn my& Maae n,C ag a nvri ,X ’n7 0 6 , hn ) .Sho o o o E ngmet h n ’nU i s y ia 10 4 C ia e t
Ab ta t Th s h l p v me t u f c rc s n f h an ds a e fp v me ts ra e i h i h y s r c : e a p at a e n ra e c a k i o eo em i ie s so a e n u fc n t e hg wa .An i g r . s t ma e p o c si g ag rt m o s h l p v me ts ra e c a k i p tf r r n t i p p r ta o t h mp o e ls i l lo i ms a d e s lo i n h f ra p a t a e n u f c r c s u o wa d i h s a e .I d p s t e i r v d ca sc g rt a a h n mo p o o ia lo i ms t r c s h s h l p v me t u f c r c g ,s c s a od n o s , e e t g t e ca k e g s r h lgc l g rt a h O p o e st e a p at a e n ra e c a k i s ma e u h a v i i g n i s e d tci h rc d e, n

图像几何变换的DSP算法研究与实现

图像几何变换的DSP算法研究与实现
摘 要 : 超 声 诊 断 仪 对 分 辨 率 和 实 时 性 的 较 高要 求 , 得 采 用 D P算 法 成 为 提 高 仪 器 整 体 性 能 的 使 S
关 键 。结 合 超 声 诊 断 仪 图 像 形 成 原 理 , 究 实 现 了 图像 几 何 变 换 的 多 种 算 法 , 通 过 搭 建 D P模 型 进 研 并 S 行 仿 真 , 运 算 量 等 可 行 性 指 标 开 展 比 对 分 析 。 优 选 出 R— h t 法 , 图 像 实 时 性 和 分 辨 率 得 到 有 对 T ea算 使
效 的保 证 。
关 键 词 : 超 声 诊 ห้องสมุดไป่ตู้ ;几 何 变 换 ;D P S ;图像 处 理
中 图 分 类 号 :T 3 1 P 9 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :1 7 — 7 0 2 1 )4 0 4 — 3 6 4 7 2 (0 0 1 - 0 3 0
DS lo i m e e r h a d r a e o ma e g o ty ta so ma in P a g rt h r s a c n e lz f i g e me r r n f r t i o
K y wor s:u r s u d;g o t c ta so ma in;DS e d h ao n e mer r n f r t i o P;i g rc s i g ma e p o e sn
B 型 超 诊 断 仪 是 运 用 超 声 传 导 技 术 和 超 声 图 像 诊
Ab ta t s r c :Ul a o n d a n si q i me t S h g r q i me t a o t r s l t n n i l e s t su d ig o t e up n ’ ih e ur r c e n b u e ou i a d t o mei s ,ma e h D P o e ain e o n k s t e S p rt b c me o

DSP图像处理技术-实验报告模板New1

DSP图像处理技术-实验报告模板New1

西安**大学通信与信息工程学院《DSP数字图像处理技术》课内实验报告(2016/ 2017 学年第 2学期)学生姓名: 88888专业班级: 7777学号: 0000指导教师: 0000目录实验1:Code Composer Studio入门实验 0一、实验目的 0二、实验原理 0三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (1)四、实验小结 (1)实验2:编写一个以C语言为基础的DSP程序 (4)一、实验目的 (4)二、实验原理 (4)三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (4)四、实验小结 (6)实验3:图像灰度化实验 (7)一、实验目的 (7)二、实验原理 (7)三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (7)四、实验小结 (8)实验4:图像平滑实验 (10)一、实验目的 (10)二、实验原理 (10)三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (12)四、实验小结 (15)实验5:图像锐化实验 (16)一、实验目的 (16)二、实验原理 (16)三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (16)四、实验小结 (18)实验6:图像灰度变换实验 (21)一、实验目的 (21)二、实验原理 (21)三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (21)四、实验小结 (22)实验7:图像均衡化实验 (24)一、实验目的 (24)二、实验原理 (24)三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (24)四、实验小结 (24)实验8:图像边缘检测实验 (28)一、实验目的 (28)二、实验原理 (28)三、实验内容(调试好的程序,实验结果与分析) (28)四、实验小结 (30)实验总结与心得体会 (36)实验1:Code Composer Studio入门实验一、实验目的1、学习创建工程和管理工程的方法2、了解基本的编译和调试功能3、学习使用观察窗口4、了解图像功能的使用二、实验原理开发 TMS320C6xxx 应用系统一般需要以下几个调试工具来完成:1. 软件集成开发环境(CCS):完成系统的软件开发,进行软件和硬件的仿真调试,它是硬件调试的辅助工具。

数字相机像处理器DSP的工作原理

数字相机像处理器DSP的工作原理

数字相机像处理器DSP的工作原理数字相机是一种现代化的相机设备,它通过内置的数字信号处理器(DSP)实现图像的处理和优化。

在数字相机中,DSP起到了至关重要的作用,它负责接收、处理和输出图像信号,为用户提供高质量的照片和视频。

一、数字相机的基本原理数字相机的工作原理可以简单概括为以下几个步骤:图像采集、图像处理、图像存储和图像输出。

其中,DSP承担了图像处理的任务。

1. 图像采集数字相机通过光学镜头将光线聚焦到感光元件(如CCD或CMOS)上。

感光元件将光信号转化为电信号,并将其转发给DSP进行进一步的处理。

2. 图像处理DSP是数字相机的核心处理单元,它负责对从感光元件得到的原始数据进行各种算法和处理操作。

首先,DSP会对图像进行去噪处理,去除因光线和传感器本身引起的噪点。

然后,它会对图像进行颜色校正、白平衡和曝光控制等调整,以提高图像的质量和真实度。

此外,DSP还能够进行人脸识别、景深调节和图像稳定等高级图像处理功能。

3. 图像存储处理完毕的图像数据会被存储在相机的存储器中。

存储介质常见的有内置的闪存、SD卡或CF卡等。

DSP会负责将处理后的图像数据进行压缩和编码,以减小文件大小并提高存储效率。

4. 图像输出当用户需要查看或传输图像时,DSP会将存储的图像数据解码并进行需要的格式转换。

对于显示器输出,DSP会负责将图像信号发送给相机的LCD屏幕,使用户能够实时预览和操作图像。

此外,DSP还可以将图像通过USB或无线传输功能发送给电脑或其他设备进行后续的处理和分享。

二、DSP的工作原理DSP作为数字相机的核心处理器,其工作原理主要包括以下几个方面:1. 数据处理单元DSP内部包含多个数据处理单元,以便同时处理多个任务。

这些单元可以并行运行,提高了图像处理速度和效率。

2. 算法优化DSP内部嵌入了各种图像处理算法和优化,使其能够更快速的执行各种图像处理任务。

这些算法包括滤波、锐化、对比度调整、色彩增强等等。

多总线多DSP实时图像处理操作系统的设计与实现

多总线多DSP实时图像处理操作系统的设计与实现

第!"卷第#期!$$!年#月计算机学报%&’()*)+,%-./01)2*3456!"(46#+758!$$!多总线多9:;实时图像处理操作系统的设计与实现曹治国<=王岳环<=左峥嵘<=桑农!=汪国有!=张天序!=<=>华中科技大学图像识别与人工智能研究所武汉?@$$#?=!=>华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉?@$$#?=收稿日期A !$$$B <!B <@C 修改稿收到日期A !$$!B $!B !<6本课题得到国家自然科学基金重点项目>D $<@"$!$=资助6曹治国E 男E <F D ?年生E 博士E 副教授E 研究方向为模式识别G 图像分析和图像并行处理系统等6)B H I J 5A K L M I 4N O J P I 6M 4H 6王岳环E 男E <F #!年生E 博士E 讲师E 研究方向为图像处理及并行处理系统等6左峥嵘E 男E <F D F 年生E 博士研究生E 研究方向为模式识别G 图像处理等6桑农E 男E <F D Q 年生E博士E 教授E 研究方向为模式识别G 图像分析G 神经网络等6汪国有E 男E <F D "年生E硕士E 教授E 研究方向为并行处理系统G 图像处理等6张天序E 男E <F ?#年生E博士E 教授E 博士生导师E 研究方向为图像分析与智能系统G 机器视觉等6摘要该文针对多总线多R */实时图像识别系统E 设计并实现了一个并行操作系统6它包括嵌入到R */芯片上的操作系统和运行在/%机上的协议软件两部分6协议软件提供一个人机界面E 接收算法的分解信息E 并将其按一定的数据结构组织E 再将所有的子任务及其分解信息连接成一个作业6R */上的操作系统支持作业从上位机上加载E 或通过)/2-.加载6操作系统支持3S ’总线标准E 并提供了数据通信G 任务分配和并发进程管理等功能6它根据任务分解信息E分配硬件资源E 构造数据流向E 建立子任务相互间的同步关系E 完成与上位机的联络并输出结果6实验结果表明E 该文设计的硬件及其操作系统能够适应不同并行结构的需要E 并得到满意的图像并行处理效果6关键词操作系统E 实时图像处理E 并行系统E R */E 3S ’总线中图法分类号A 1/@F <9T U V W XY X Z[\]^T \T X _Y _V ‘X‘a b ]T c Y _V X W:d U _T \a ‘c e T Y ^f g V \T [\Y W T;c ‘h T U U V X Wi ]]^V h Y _V ‘X U j Y U T Z‘Xkl ^_V ]^T f j l U Y X Zkl ^_V f 9:;U :d U _T \%m -n o J B p 74<=qm (p r 7s B &7I P <=n 0-n o s P L B 24P L <=*m (p (4P L!=qm (p p 74B r 47!=n &m (p 1J I P B S 7!=<=>t u v w x w y w z {|}~!w w z }u "z #|$u x w x |u !u %&}w x {x #x !’t u w z ’’x $z u #z E (y !)*|u $+u x ,z }v x w -|{.#x z u #z !u %/z #*u |’|$-E 0y *!u ?@$$#?=!=>1z -2!3|}!w |}-{|}t 4!$z ~}|#z v v x u $!u %t u w z ’’x $z u w 5|u w }|’E (y !)*|u $+u x ,z }v x w -|{.#x z u #z !u %/z #*u |’|$-E 0y *!u ?@$$#?=i 6U _c Y h _1o J O 7I 7s 8J P 984:7M s OI 7I 8I 55s 547s 8I 9J P LO 8O 9s H ;I O s :4PH 759J 75s B ;7OI P :H 759J B R */OO 7774898s I 5B 9J H sJ H I L s 784M s O O J P LO 8O 9s H 6’9J P M 57:s OI P47s 8I 9J P LO 8O 9s H s H ;s ::s :J P R */I P :78494M 45O 4<9=I 8s 87PJ PI M 4H 779s 861o s 78494M 45O 4<9=I 8s 784>J :s O I PJ P 9s 8<I M s 944;B 9I J P :s M 4H 74O J 9J 4PJ P <48H I 9J 4P4<I PI 5L 48J 9o H I P :M 57O 9s 8O 9o s H 94L s 9o s 8I M M 48:J 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7O万方数据!引言实时图像处理技术在工业"医学"军事和商业等领域有着广泛的应用前景#然而#由于需要处理的数据量非常大#并且一些高层次的图像分析系统常常包含有诸如分割"检测"标记和识别等比较复杂的算法#因此#要对图像进行实时处理不可避免地要采用多$%&构成的并行处理系统来完成’()*+,应用于高层次的图像分析-尤其是序列图像.其并行处理方式有别于一般如//0"卷积之类单纯用于科学计算的并行处理#一方面系统执行的图像处理任务往往包含多个子过程#如滤波"直方图均衡"分割"标记"特征提取和识别等#并不仅仅是某一个单纯的科学计算#而每一个图像处理任务在执行时已由算法研究人员确定了该任务包含哪些子过程1另一方面算法研究人员可根据算法的特点#在执行该算法前对算法作并行化分析#选择合适的并行化处理结构,不同的算法采用不同的并行机制可以获得各自最佳的性能#因此#系统结构要和算法结构相匹配,很多图像处理系统正是根据特定算法的特点而设计的’()2+,不过#在一个实际的图像处理过程中往往会包括多个步骤才能获得最终结果#不同的步骤会用到不同的算法#不同的算法可能对应不同的并行机制#所以#要求并行处理系统能适应不同算法的并行处理结构#因此系统控制软件必须具有任务调度"资源分配和进程管理等功能以及支持系统计算能力扩展的功能,但文献’(#3#*+都不支持计算能力的扩展#文献’2#4+从系统结构上说虽可以在一定范围内扩展#但系统中各$%&模块间的数据流又是确定的,另外#文献’()4+都没有涉及到操作系统的设计#而传统的操作系统对于实时图像处理系统来说不是一个好的工作平台#在这些操作系统中#对每一个处理器的资源分配都是基于一般目的的调度算法#这些算法提供了吞吐量与响应时间之间的平衡和资源分配的公平性#它们根本不知道应用程序正在做什么或要求什么’5+,文献’6+介绍了一种基于库结构的操作系统概念#它的基本思想就是把操作系统中那些可在用户级运行的部分作为应用处理的一部分来执行#操作系统被作为一种可与应用共享的库的集合来实现,利用这种思想设计的操作系统可用以支持多媒体应用-如视频点播.’7+#但多媒体应用实质上还是一种软实时的应用系统#它们需要正确的时间行为#但即使错过了最后期限#也不会导致灾难性的后果#只不过是影响了服务质量而招致用户的抱怨而已’8+,可是#用于图像分析的并行实时处理系统是不允许的#尤其是在图像识别的某些应用领域#错过了最后期限#将导致灾难性的后果#这属于硬实时应用,文献’*+针对由4片$%&以环的形式通过通信口互连构成共享存储器的多机系统#采用实时系统的层次体系结构设计了并行操作系统’(9+#考虑了进程管理尤其是对共享存储器访问冲突的问题#但没有涉及到适应不同并行结构的问题,而在图像分析系统中#不同的算法很可能会选择不同的并行结构,本文针对多总线多$%&实时图像处理系统研制了实时操作系统#其特点在于系统能满足硬实时应用的要求#能根据算法的需要构造不同的数据流#以适应不同并行结构的需要#增强了系统的适应能力,同时#系统具有:即插即用;功能#即操作系统能自己测试到系统中的$%&个数#具有可扩充性,文中在描述图像处理系统硬件结构的基础上#介绍了设计协议软件的设计思想#然后重点介绍了运行于$%&上并行操作系统的实现方法#最后给出了实验结果,<多=>?多总线实时图像处理系统图(是我们研制的并行系统总体框图,$%&采用的是@$公司的@$%&3(959芯片,多处理器之间的关系符合主从模式结构#一块主控板和A块扩展板通过公共总线方式连接在一起,总线有两路#一路是系统总线#它符合B C D总线规范#主控板和每个扩展板都分别为B C D总线的一个模件1另一路是视频总线#它由5组双工总线组成#可同时支持5对模件之间以49EF G H的速度传输数据,主控板有一片@$%&3(959#它作为系统的主控既负责与上位机的通信#如接收上位机的命令完成诸如:系统总线检测;":视频总线检测;":程序加载;":参数加载;":图像数据加载;和:算法启动;等任务以及完成结果图像的显示任务#又作为B C D消息基器件#承担B C D 总线的资源管理器的职责#负责检测各模件的初始状态"识别器件类型"建立各模件间层次关系"分配D I J线"启动器件正常工作以及负责模件间的消息通信,更重要的是它在并行操作系统中不仅要承担任务调度"资源分配和并发进程管理的任务#还要完成算法中的一些工作,每个扩展板可有一片或多片@$%&3(959#它们同样被设计成消息基器件#各个3计算机学报3993年万方数据扩展板的硬件结构是一样的!但扩展板之间的层次关系可由主控"#$分配!算法程序可利用主控板通过视频总线加载到从模件上%扩展板主要用来完成算法的计算工作!它通过系统总线接收主控板的消息和有关算法的参数!通过视频总线接收和传送图像数据%显示图像数据&&&显示板上位机接口板’()总线视频数据总线"#$扩展板*"#$扩展板+串口串口"#$扩展板,图+多"#$系统总体框图针对上述硬件系统的特点!操作系统必须包括初始化-中断管理-数据通信-任务调度-资源分配-并发处理和系统总线管理等%考虑到算法的多样性以及系统实时性的要求!我们将任务分解从操作系统中剥离出来!作为一个可以运行在./01234环境下的独立程序!我们称之为协议软件!它不用安装到并行操作系统中去!其任务就是给算法研究人员提供一个界面!使其能将所有欲加载到"#$上的并行算法中有关每个算法分解的信息输入到界面中!因此!在介绍操作系统的设计思想时!首先要介绍协议软件的内容和实现方法%5协议软件的设计与实现在操作系统层和应用层之间设计一个协议软件!是基于如下考虑67+8图像处理算法需要处理的数据量大!如果又有实时要求的话!在目前的技术条件下!只能通过并行处理的方法才能实现!所以算法研究人员通常要考虑算法的并行问题!因此!将算法分解任务放在操作系统以外进行是符合实际情况并能提高系统运行效率的97*8将算法研究人员和硬件隔离开来!这样在算法或硬件改变时不会影响工作!从而增加了系统的灵活性!提高了工作效率%算法研究人员根据并行系统的"#$数目!对算法进行任务分解!实质上是在完成进程创建的工作%由协议软件帮助算法研究人员去生成子任务描述块:1;!在程序界面的引导下!算法研究人员填入:1;所需要的参数!同时指定各子任务执行文件的路径!协议软件的输出就是一个已分解好的子任务集合%图*是<协议软件=最后生成的子任务集合的文件格式%>/?@A B @C 1是文件头!它说明该文件有几个待传送的数据块如D C /0%@E @-@E :+%@E @等-各个数据块的起始地址-目的板号和数据块长度%D C /0%@E @是要加载到主控板"#$内存中的程序!它由D C /0@E @A B @C 1-:1;和D C /0A F G 2H 等部分组成!D C /0A F G 2H 指的是将要在主控板上运行的算法程序!它可以由好几个模块组成!如D C /0A F G 2H +!D C /0A F G 2H*!&!D C /0A F G 2H 0等!不同的模块是不同算法中的一个子任务!例如D C /0A F G 2H+可能是检测算法中的一个子任务!D C /0A F G 2H *可能是跟踪算法中的一个子任务等等!它们都已经是编译好了的@E @文件%:1;是子任务描述块!操作系统需要根据:1;中的信息来构造并行结构-进行任务调度和并发处理!由于扩展板受到主控板的控制!所以只有主控板需要:1;!扩展板不需要%D C /0@E @A B @C 1中存放的是D C /0%@E @的构成信息!包括有几个模块-各自的长度和每个模块放在内存中的入口地址%@E :+%@E @!@E :*%@E @!&!@E :0%@E @分别是要加载到扩展板"#$+至"#$0的程序%程序的组成和D C /0%@E @相似!只是没有:1;模块%>/?@A B @C 1D C /0%@E @D C /0@E @A B @C 1I 1;D C /0A F G 2H +D C /0A F G 2H *J D C /0A F G 2H 0@E :+%@E @@E :+@E @A B @C 1@E :+A F G 2H+@E :+A F G 2H *J @E :+A F G 2H 0J@E :0%@E @@E :0A B @C 1@E :0A F G 2H +@E :0A F G 2H *J @E :0A F G 2H 0图*协议层文件格式:1;模块中包括算法数-每个算法的子任务数和子任务编号!具有该子任务的板号和"#$号-该子任务的数据来源和去向等属性%这些属性被定义成一个数据结构!其中!每个属性的数组大小是可变的!它可通过该属性的上一级属性的内容来确定!例如6属性<第/个算法子任务数=的数组大小等于属KL 期曹治国等6多总线多"#$实时图像处理操作系统的设计与实现万方数据性!算法数"的值#!第$个子任务的编号"等属性的数组大小等于所有!算法子任务数"之和等%数据结构的组成有一定的规律&使操作系统能够理解其含义%定义’%假设子任务的个数为(&则子任务的集合定义为)*+,-&,.&/&,(0&其中,是一个五元组&,*1234&56&233&2789&23:;&234表示承担该子任务的节点机&56是信号灯&该子任务的结果送到233表示的节点机&2789表示该子任务的输入数据从几个节点机送来&23:表示该子任务数据来源的节点机%234包含两个属性<板号2784和=>?号3@64&即234*12784&3@64;&为了符合A B C 总线规范&必须先确定板号才能找到=>?号&因此每当提到某个节点机时实际上指的是某块板上的某一个=>?%操作系统在进行并发处理时&要用到56%233有D 个属性<板号2783E =>?号3@63和数据大小3F @5G H F &即233*12783&3@63&3F @5G H F ;%当该子任务的结果要传给多个目标节点机时&它就是个数组了%23:也有板号278:E =>?号3@6:和数据大小5,75G H F 这D 个属性&23:*1278:&3@6:&5,75G H F ;%如果它是数组&其数组大小就是2789的大小%233&2789和23:主要是为操作系统提供调度依据%协议软件的程序流程如下<>I J K -%通过人机界面&获得I L M 参数和各个子任务的文件名及路径#>I J K .%278NO P *NO P 1,G %234%2784Q ,G R );&278NG S *NG S 1,G %234%2784Q ,G R );&2789T (*278NO P U 278NG S V-#W X 得到算法所需要的电路板数XW>I J K D %Y Z [G *-\Z 2789T (=Z确定第G 块上所使用的=>?最大编号3@6NO P G 确定第G 块上所使用的=>?最小编号3@6NG S G 3@6]F 7278G *3@6NO P G U 3@6NG SG V-#W X 得到每块板上的=>?数&即每块板上的节点机数XW 3@69T (V*3@6]F 7278G #W X 得到总的=>?数&即总的节点机数XW >I J K ^%按照定义的格式将I L M 参数打包#>I J K _%Y Z [G *-\Z 2789T (=ZY Z [‘*-\Z 3@6]F 7278G =Z将所有运行于该=>?上的所有子任务文件搜索到并形成一个文件名表#根据链表&将=>?编译器生成的执行文件中的代码段分离出来存成新文件&如a b $c d K e f g -或J h I c d K e f g-等#将运行于该=>?上的所有子任务&如a b $c d K e f g -或J h I c d K e f g -等&打成一个J h J文件包&如a b $c %J h J 或J h I c %J h J &如果当前板是主控板&则还要将I L M 打入包中#将得到的包文件E 所使用的板号和35]号存入一结构数组6,7]O i j 中#>I J K k %依据6,7]O i j 中的信息&生成l $m J d n J b L&并将上面生成的所有包合并&生成最终的J h J 文件&该文件名通过界面由使用者确定&如叫o ?b I n#通过上述流程生成的文件o ?b I n 包含了要分配到各个=>?1即节点机;上的子任务和任务调度需要的有关信息&其文件结构如图.所示%在实时图像处理系统中&只需将这个文件加载到主控=>?1即主控节点机;上&然后由主控=>?分配给各从=>?&最终由系统实时完成该算法的处理功能%p 并行操作系统的设计与实现p %’数据通信并行系统的数据流分为D 条<1-;上位机和主控=>?之间的数据通信%包括上位机给主控=>?的消息和原始图像以及主控=>?传输到上位机的结果&如果需要通过上位机加载算法程序&则数据还可能有经协议软件处理后的算法程序以及算法工作参数&除了原始图像和结果图像要放到各自的双口[q r 中外&其他数据都要放到指定的内存单元中&操作系统提供接收上位机数据进程s F ,tu @,3O ,O 1;和传送数据至上位机进程)7tu @,3O ,O 1;#1.;系统总线上的数据通信%受到A B C 总线通信速度的限制&操作系统安排没有实时要求E 通信量小的数据通过此信道传输&如模件间的消息和任务分配时的有关信息E 算法参数&这些都是在算法启动前需要传输的数据%操作系统提供的总线通信进程有<系统总线数据传输进程v7G ,F w x 43O ,O1;和系统总线数据接收进程y F O 8w x 43O ,O 1;%由于系统总线必须独占&所以在进行系统总线通信时&首先要申请总线使用权&由系统总线分配进程决定系统是否可以将总线交给其他申请者#1D ;视频总线上的数据通信%它是=>?之间通过连结口1z C {|K f e I ;实现的=rq 通信方式&所以速度快&被用来传输图像&以满足实时要求&但要解决好资源分配和并发处理&当然&主控=>?也是利用该信道将从上位机获得的欲加载的程序&传输到对应的从=>?上&操作系统提供的视频总线通信进程包括<视频总线数据传输进程^计算机学报.}}.年万方数据!"#$%&’()*)+,和视频总线数据接收进程-"./"01"%&’()*)+,2由于系统有3组连接口4因此4可以有3组数据同时在不同的567之间进行传输4连接口的分配由资源管理来完成2829任务分配由于有了:;<4因此初试任务分配就以它为依据2下面说明通过:;<的信息建立子任务之间的并行任务结构图的过程2定义92视频总线通信进程的集合定义为=0>?/*0@4/A 0B C 4其中0表示第0个子任务4*表示发送数据4@是发送的节点机号4A 表示接收数据4B 是接收节点机号4/是一个三元组4/>+D 0#E 4D F G H 4!,4D 0#E 和D F G H 分别表示执行该进程的连接口号和连接口缓冲区号4!是信号灯2定义I 2节点机连接口资源的集合定义为J D K D L >?D L M 4N4D L O 4N4D L PC 4其中L 表示节点机号4即每个节点机都有一个这种集合4D L O 对应于节点机号为L 上的第O 个连接口4当它为M 时表示该连接口未被使用2定义82节点机连接口缓冲区资源的集合定义为J D K F L >?F L M 4N4F L O 4N4F L P C 4其中L 表示节点机号4即每个节点机都有一个这种集合4F L O 对应于节点机号为L上的第O 个连接口缓冲区4当它为M 时表示该连接口缓冲区未被使用2定义Q 2节点机硬件资源R 的占用状态用S *)*+R ,表示4当S *)*+R,>T 时表示硬件资源R 被占用4否则为空闲状态2定义U 2数据从一个节点机流向另一个节点机的有向线段表示为$0V >+W 0V 4X 0,4X 0是承担第0个子任务的节点机4它的第V 个数据来源节点机是W 0V 2集合(>?$T T 4N4$0V 4N4$&V 4NC 是数据流向的集合2在下面根据:;<信息构造任务流图和分配资源时4做如下规定Y +T ,集合Z 中各子任务按执行的先后排列4如果几个子任务是分配到不同的节点机上且可以同时执行4那也按节点机号的顺序排列[+\,各节点机之间待处理的图像数据按一个方向流动4不会来回振荡2但由于硬件系统已经设计成只有主控567和上位机通信4所以4待处理的图像数据的起点是主控5674结果数据也要回到主控5672假设*02F (%代表执行第0个子任务的节点机4*02F A $]>E 0表示执行第0个子任务的节点机的输入数据是从其他E 0个节点机送来4*02F (D V 表示在E 0个节点机中的第V 个节点机的数据输入给执行第0个子任务的节点机2于是4任务分配流程如下Y^_‘0>T a _&5_b c 子任务的个数为&个cb假设Y B 0>*02F (%4E 0>*02F A $]4@0V >*02F (D V [^_‘V >T a _E 05_b c 执行第0个子任务的节点机的输入数据是从其他E 0个节点机送来的cb $0V >+@0V 4B 0,[b c 对第0个子任务4数据从@0V 节点机送到B 0节点机cb d ^@0V >M b c 表明是主控节点机cb a e f g h D M O i J D K D M j S *)*+D M O ,k T j h D B 0O i J D K D B 0j S *)*+D B 0O ,kT 则Y /*0M 2D 0#E >D M O 4/A 0B 02D 0#E >D B 0O [b c 从主控节点机和B 0节点机的连接口集合中各选择一个空闲的连接口作为数据通信通道cbh F M O i J D K F M j S *)*+F M O ,k T 4则Y /*0M 2D F G H >FM O [b c 在主控节点机中选择一个未被使用的连接口缓冲区cbh F B 0O i J D K F B 0j S *)*+F B 0O ,k T 4则Y /A 0B 02D F G H >F B 0O [b c 在B 0节点机中选择一个未被使用的连接口缓冲区cb/*0M 2!>!*0M 4/A 0B 02!>!A 0B 0[b c 分别给数据传送进程和接收进程配置信号灯cb/*0M >+D M O 4F M O 4!*0M ,[b c 建立视频总线传送数据通信进程cb/A 0B 0>+D B 0O 4F B 0O 4!A 0B 0,[b c 建立视频总线接收数据通信进程cbS *)*+D B 0O ,>S *)*+D M O ,>S *)*+F M O ,>S *)*+F B 0O ,>T [b c 表示这些资源被占用cb B0>B 0l T [b c 避免一个节点机接收不同节点机送来的数据时用同一个信号灯cbZ >?/*0M 4/A 0B 04*T 4*\4N4*&C [b c 数据来源于主控节点机时4将发送和与之对应的接收通信进程插入到第一个子任务的前面cb f m 6fh D @0V O i J D K D @0V j S *)*+D @0V O ,k T j h D B 0O i J D K D B 0j S *)*+D B 0O ,kT 则Y /*0@0V 2D 0#E >D @0V O 4/A 0B 02D 0#E >D B 0O [b c 从@0V 节点机和B 0节点机的连接口集合中选择一个未被使用的连接口作为数据通信通道cbh F @0V O i J D K F @0V j S *)*+F @0V O ,k T 4则Y /*0@0V 2D F G H >F @0VO [b c 在@0V节点机中选择一个未被使用的连接口缓冲区cbh F B 0O i J D K F B 0j S *)*+F B 0O ,k T 4则Y /A 0B 02D F G H >F B 0O [b c 在B 0节点机中选择一个未被使用的连接口缓冲区cb/*0@0V 2!>!*0@0V 4/A 0B 02!>!A 0B 0[b c 分别给数据传送进程和接收进程配置信号灯cbPn 期曹治国等Y 多总线多567实时图像处理操作系统的设计与实现万方数据!"#$#%&’($#%)*+$#%)*,"#$#%-./0建立视频总线传送数据通信进程0/!1#2#&’(2#)*+2#)*,1#2#-./0建立视频总线接收数据通信进程0/3"4"’(2#)-&3"4"’($#%)-&3"4"’+$#%)-&3"4"’+2#)-&5./0表示这些资源被占用0/2#&2#65./0避免一个节点机接收不同节点机送来的数据时用同一个信号灯0/7&8!"#9*!1#2#*"5*:*!"#$#%*!1#2#*"#*:*";</0将通信进程插入到该子任务前面0/上述任务分配完毕后*主控节点机将承担某个子任务所需的信息*按"#*=#*!"#$*!1#2的顺序打成一个数据包*通过系统总线传递给相应的节点机*从而完成任务分配>?>@进程间的通信与同步单就算法子任务而言*其属于任务级的并行方式*任务级的并行结构可能是一主多从的方式*多个从A B C 对图像上的不同区域完成同一个子任务.也可能是流水线的方式*不同的A B C 承担不同的子任务.还有可能是一主多从和流水线混合型的>在图像处理的并行算法中*这些都是经常出现的*并且在一个实际系统中*不同的阶段会采用不同的算法*不同的算法又对应不同的结构>如果再考虑那些通信进程*如视频总线数据传输进程D 视频总线数据接收进程等*可以发现这些进程有些是完全相互独立的任务集合*有些彼此间有一定的关联*进程间需要相互作用才能共同完成一个任务*并且操作上有一定的先后顺序>我们研制的操作系统提供C D E 操作*通过信号灯来实现进程间同步>为了说明问题*我们举例如下F假设系统有G 块电路板*主控板的编号为9*扩展板依次为5*H *每板上只有5片A B C *A B C 的编号为9*即有G 个节点机*编号依次为9*5*H >算法人员提供的某算法的任务分解情况是F 7&8"5*"H *"G <*"5&’5*,I 5*’9*9*5J K -*5*’9*9*5J K --*"H &’H *,I H *’9*9*5J K -*5*’9*9*5J K --*"G &’9*,I G *’9*9*5J K -*H *’’5*9*5J K -*’H *9*5J K --->A B C 连接口资源初始状态下均未被占用*即F 3"4"’L (M (N N &5*H *G-&889*9*9*9*9*9<*89*9*9*9*9*9<*89*9*9*9*9*9<<*3"4"’L (M +NN &5*H *G-&889*9*9*9*9*9<*89*9*9*9*9*9<*89*9*9*9*9*9<<>经过任务分配过程后得到=55&’9*5-*=H 5&’9*H -*=G 5&’5*9-*=G H &’H *9-.!"59&’(99*+99*,"59-*!155&’(59*+59*,159-.!"H 9&’(95*+95*,"H 9-*!1H H &’(H 5*+H 9*,1H 9-.!"G 5&’(5H *+55*,"G 5-*!1G 9&’(9H *+9H *,1G 9-*!"G H &’(H G *+H 5*,"G H -*!1G 5&’(9G *+9G *,1G 5-.7&8!"59*!155*!"H 9*!1H H *"5*"H *!"G 5*!"G H *!1G 9*!1G 5*"G<>考虑到本系统用于序列图像处理*如果循环执行上述子任务序列*还要考虑子任务执行时时间的重叠性*因此操作系统采用的策略是F 设置一个标志位*如果标志位为9*执行!"#9时对其信号灯不做C 操作*否则就必须做O 操作>因此*标志位的初始态置为9*进入序列图像处理过程时*第一次系统首先就传递图像*然后标志位置为5*以后每次循环时都必须进行C 操作*来满足子任务执行时间重叠和进程同步的要求>!"H 9!1H H !"59P+"5"H "5LQ R "H"GS!1G 5!"G H !1G 9!"G 5!"59!155!1H H !"H 9图G 一组并发进程的进程流图!155图G 是上例的进程流图>当算法启动后*主控A B C 首先将原始图像送到从A B C 5和从A B CH *此时收发图像数据!"59*!"H 9*!155*!1H H 共有T 个进程是并发的*请注意从A B C 5和从A B C H 在完成了图像接收任务后*在信号灯的控制下*才允许从A B C 5和从A B C H 开始进行算法子任务工作"5*"H *这两个进程也是并发的*任务完成后*同样在C *E 操作的控制下从A B C 5和从A B C H 开始向主控A B C 传送结果图像和其他数据!"G 5*!"G H *!1G 9和!1G 5*这T 个进程也是并发的*但与!"59*!"H 9*!155和!1H H的差别是数据流的方向相反D 大小不一样*其中!1G 9*!1G 5在主控A B C 接收完各从A B C 送来的结果图像后*通过E 操作*引发!"59*!"H 9*!155*!1H H *"5*"H *"G 这些并发进程*其中*!"59*!"H 9的信号灯要进行O 操作*"5*"H 要在!"59*!"H 9*!155和!1H H 这四个进程完成后启动*"G 则与上述这J 个进程完全并发>此时的物理意义是只要主控A B C 接收了从J计算机学报H 99H 年万方数据!"#送来的本帧的结果图像$它首先将下一帧原始图像送往从!"#$然后主控!"#开始计算本帧图像而与此同时从!"#在计算下一帧图像$实现了任务在时间上的重叠%以后上述进程在信号灯的控制下在结点&和’之间循环%值得注意的是操作系统中的信号灯一般用在单(#)系统中$来实现进程同步%本系统的信号灯分布在不同的!"#上$那么如何实现透明的操作呢*实际上$不同的!"#承担的子任务之间需要先通过数据通信$再启动子任务工作$而本系统采用!"#连接口的!+,方式实现通信$两个!"#完成通信后会各自产生中断$因此$信号灯的处理放在中断服务程序中$效果等同于在不同的!"#之间完成了信号灯状态信息的传递%-%-系统扩展性能力的支持如果系统的计算能力不够$可通过增加节点机来提高%由于系统总线符合./0协议$操作系统按其规范编制系统总线管理模块$./0总线的各模件提供了识别寄存器1逻辑地址寄存器1器件类型寄存器1状态寄存器1控制寄存器1协议寄存器和响应寄存器等供操作系统使用%主控!"#在初始化时$通过测试各模件的上述寄存器内容$可以得到各模件的类型1模块中的局部存储器资源和!"#计算资源的状况1地址空间分配方式1器件类型和当前所处的状态等$还可以确定各器件的命令者2从者层次$从而了解系统可用的!"#资源及其状态%另一方面$当!"#模块数量变化后$算法研究人员根据硬件的情况$重新进行任务分解工作$并将结果通过协议软件输入到345中$操作系统据此可重新完成任务分配$使算法得以运行$实现了对系统扩展能力的支持%6实验结果与结论我们在实验系统的./0总线上插入7个模件8电路板9$每个电路板上有一片,!公司的,!:"#;<=>=作为!"#芯片$将各!"#的连接口连接起来得到>组相互独立的视频总线%系统中的一个!"#作为主控!"#$不同的算法在经过协议软件处理后$完成算法的任务分解并得到345信息$然后可通过上位机加载到主控!"#上$再由主控!"#通过视频总线分发到各从!"#上%当算法启动后$操作系统首先进行任务分配$主控!"#将分配结果通过系统总线通知从!"#$然后开始进入图像序列处理%系统对两种采用不同并行结构1不同图像大小的算法进行了实验$一是红外海面小目标检测算法$另一个是桥梁的识别算法$实验结果见表<%表?不同算法的实验测试结果算法图像大小并行结构帧周期8@A9单!"#多!"#海面小目标检测>=BC D<主!"#E;从!"#<F%D G%F 桥梁识别<;G B<;G宏流水线<<;F>实验表明$本文提出的将任务分解从运行在!"#芯片上的操作系统中分离出来$通过运行在#(机上的协议软件实现任务分解以及嵌入到!"#芯片上的操作系统只完成数据通信1任务分配和并发进程管理等功能的办法$能够满足实时图像识别系统的需要%这种实现方案在考虑了实时图像处理系统的工作特点的前提下$兼顾了通用的多!"#系统的设计思想$使得本系统不再使图像处理的算法局限于某种特定的并行结构$同时$操作系统支持即插即用功能$支持了硬件系统的可扩展性$从而大大提高了系统的适应能力%今后$我们还将作如下改进H8<9扩展板将增加输出接口和开关$输出接口用于输出处理结果$当处理结果需要从某个扩展板输出时$打开开关$否则关闭开关$这样进一步增加了灵活性$提高了并行效率$尤其是宏流水线方式$避免了像现在这样要将数据传到主控板上I8;9在我们研制的系统上I对各种常用的图像处理任务如分割和标记等的运行时间进行测试$以便提供给算法研究人员$作为任务分配的依据$从而尽可能地实现任务分配均衡I879研究系统的容错性$以保证在某个节点机或某个信道失效时$系统不至于瘫痪%参考文献<"J K L"J K L M:N O L M$N P LQ R K:S T R%,J T M J:A U K K4U P V P W W K W X O V V K: W P3T O LT@P M K:3V P X Y T L M3K X J L T Z R K5P A K4O L3J K@R W3T:!"#AP L4 [#\,A%]O R V L P W O^_K T‘T L M0L A3T3R3KO^a K X J L O W O M b$;===$;= 8<9H C G c<=<8T L(J T L K A K98沈胜宏$韩月秋%基于多!"#和[#\,的高速并行互相关图像跟踪技术%北京理工大学学报$;===$;=8<9H C G c<=<9;d J R_O:(J R L$\R O(J K L M:+T L M$eP L Md J P O:N R P%,U P V P W W K W V K P W:3T@K T@P M K U V O X K A A T L MA b A3K@5P A K4O La+"7;=F=%]O R V: L P W O^(J T L P0L A3T3R3K O^(O@@R L T X P3T O L A$<C C G$<C8<9H7C cF F 8T L(J T L K A K98朱伯春$国澄明$王兆华%双片a+"7;=X F=并行实时图像处DD期曹治国等H多总线多!"#实时图像处理操作系统的设计与实现万方数据。

基于DSP的紫外图像中值滤波算法的实现

基于DSP的紫外图像中值滤波算法的实现

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7卷
图 1 紫外成像检测系统
机采集并经视频 解码器 S A 15后被编码成数 字 A 71 并行信号 B 66码流送 D 62的视频接 口 Vdo T5 M4 i e
能在断 电后保存程 序及初始 化数据 的存储 器 , 系统 采 用 Fah 为程序存储 器 , 系统 具备 自启 动功能 。 l 作 s 使 图 1 紫外成 像检 测 系统组 成框 图。紫 外信 号 是 首 先 经过紫 外微光 像 增 强 系 统 后 , 号 被 增 强 放 大 信 并 被转 化为 可见光 信号 , 见光 信号 通过 C D摄像 可 C

为 了改善 紫外 图像 的成像质量 , 需要 对 图像进行 平滑处理 。D P硬 件具 有强大 的运 算 能力及 灵活 的可编程性 的特 S
点 ,已被广泛地应用于实 时图像处理领 域。根据 紫外检 测技术 的基本要 求, D P平 台上 实现 了对紫 外 图像 的 中值 滤波处 在 S 理, 结果表 明, 方法能够满足紫外检测 系统 的需要。 该 关键 词 紫外图像 DP S 中值滤波 紫外检测

20 Si Tc. nn. 07 e ehE gg .
基于 D P的紫外图像 中值滤波算法的实现 S
李 伟 于凤梅 庞其 昌‘ 周 丽萍 张 琦
( 仲恺农业技术学院信息学 院, 广州 5 0 2 ; 2 5 暨南大学 光电工程研究所 广州 50 3 ) 1 , 62 1

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第年 l 2月







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高速数字信号处理中的算法实现与优化

高速数字信号处理中的算法实现与优化

高速数字信号处理中的算法实现与优化随着科技的飞速发展,数字信号处理(DSP)在通讯、图像处理等领域中应用越来越广泛。

特别是高速数字信号处理,对算法的实现与优化提出更高的要求。

因此,本文介绍了高速数字信号处理中常用的算法以及优化方法。

一、时域和频域算法数字信号处理的两种基本处理方式是时域处理和频域处理。

时域处理是指对信号在时间域内进行直接处理;而频域处理则是通过对信号进行傅里叶变换,将信号从时域转换到频域进行处理。

在高速数字信号处理中,时域和频域算法的选择需要根据运算速度和算法实现的难度来考虑。

时域算法可应用于线性时不变系统(LTI)的滤波、解调、合成等方面。

比如,常见的FIR滤波器、IIR滤波器、卷积、离散傅里叶变换(DFT)等都是以时间域为基础的算法,其实现相对直接简单。

但是,在实际应用中,随着信号频带宽度的增大和滤波器阶数的提高,时域算法的计算量也会随之增加,造成实时处理的困难。

频域算法则可应用于时不变系统的频域性能分析、频率选择性滤波等方面。

比如,常见的基于FFT(快速傅里叶变换)的DFT算法,以及基于复数运算和滤波器的滤波算法都是频域算法。

在高速数字信号处理中,频域算法在处理高频信号时有更高的效率,但是相对于时域算法,它的实现难度也较大。

二、算法优化为了提高算法的执行速度和效率,需要对算法进行优化,具体有如下方法:1. 采用FFT等快速计算算法:FFT算法是频域处理的核心,可以用于DCT、DWT等各种变换。

FFT算法采用分治思想,将DFT计算规模从N变为log2(N),大大减少计算量和时间复杂度。

2. 采用并行计算:高速数字信号处理需要快速实时处理大量数据,这可以通过并行计算来实现。

例如,多处理器(multiprocessor)和多线程技术能够将大量数据同时处理,从而提高计算速度。

3. 采用硬件实现:在一些应用中,采用专门的硬件实现可以极大提高算法的速度和效率。

例如,FPGA(Field-Programmable Gate Array)芯片的可重编程性可以根据不同的算法和数据来适应变化的计算要求。

DSP在图像处理中的应用

DSP在图像处理中的应用

DSP在图像处理中的应用与发展班级:姓名:学号:DSP在图像处理中的应用与发展摘要:在过去的几年中,各种各样的数字信号处理方法层出不穷。

数字信号处理器已经成为许多消费、通信、医疗、军事和工业类产品的核心器件。

在实际应用中可以选用的数字信号处理实现方法很多。

但是,数字信号处理器(DSP)以其在处理速度、价格和功耗上的无以替代的优势赢得了大多数用户的信任。

随着信息家电、网络通信和3G移动通信的飞速发展,作为最关键的核心器件的数字信号处理器,将会把人们带人高速信息化的时代。

而基于DSP的数字图像处理技术也随之DSP的发展而不断革新。

图像处理技术最初是在采用高级语言编程在计算机上实现的,后来还在计算机中加入了图像处理器(GPU),协同计算机的 CPU工作,以提高计算机的图形化处理能力。

在大批量、小型化和低功耗的要求提出后,图像处理平台依次出现了基于VLSI 技术的专用集成电路芯片((ASIC)和数字信号处理器((DSP)。

但基于DSP的图像处理系统以其可降低体积、重量与功耗,同时价格也较低,具有较高的可靠性,且易于维修与测试,对噪声与干扰有较强的抗干扰能力,越来越受到了人们的青睐。

图像处理与识别是DSP应用中的一个极其重要的领域。

随着近年来对图像高速实时处理的要求,基于DSP的数字图像处理技术发展迅速,在超声图像、红外图像、天文图像、医疗影像和军事等领域等到了广泛的应用。

其目前主要向着多DSP并行运算、多CPU实时系统、分布式实时系统等方向发展。

而一些新的数学方法像模糊论集的引入、神经网络理论的实用化以及分形几何学的应用尤其是小波变换正逐步应用于处理图像的DSP系统中。

这使得用于图像处理的DSP系统向着集成化、并行化、开发简易化和标准化方向发展。

1 、DSP和图像处理技术的发展概况基于DSP的数字图像处理技术是一种新兴的边缘融合技术,可以通俗的理解为DSP与图像处理的结合,现今,它逐步的走向成熟。

成为一门新兴的学科,越来越多的人们投入到了它的研究中。

基于DSP的图像处理

基于DSP的图像处理

基于DSP的图像处理15级电气二班曹永鸿1.1图像处理的基本概念图像处理是指安之低昂的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除默写不需要的信息,他是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,一直不感兴趣的特征,是指改善图像质量丰富信息量,加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

图像处理就是增强图像中用户感兴趣的信息,其主要目的有两个:一是改善图像的视觉效果,提高图像成分清晰度;二是使图像变得更有利于计算机处理。

1.2.1 TMS320C6000 DSP芯片的硬件系统本文选择TI公司的TMS320C6000系列开发板,作为算法实现的嵌入式硬件平台。

TMS320C6000系列DAP是美国TI公司于1997年推出的新一代高性能的数字信号处理芯片,具有很高的工作频率和极强的并行处理能力。

片内有A、B两组共8个并行处理单元,每组内分为L、M、D、S四个单元,每组处理单元结合同侧的寄存器和数据通道,构成了一个完整的数据处理单元。

C6000处理器的A、B两个王正德数据处理单元之间可以通过两条数据交叉通路进行数据交叉访问,所以这样的硬件结构非常适合实现数据的并行处理,利于实现数据实时处理。

1.3基于DSP的图像处理实现图像处理技术基本上可以分成两大类:品与处理法和空域处理法。

频域处理法的基础是卷积定理,它是将图像看做波,然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。

空域处理法的基础是灰度映射变换,它是直接针对图像中的像素进行处理,所用到的映射变换拒绝与增强的目的,例如增强图像的对比度,改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。

1.3.2数字图像边缘检测 sobel 算子这种做法能够在增强目标边缘细节的同时以削弱部分高频成分的噪声。

Sobel边缘检测增强算法的变异是从抑制噪声并增强目标的方向入手。

从理论上来说,本方法可以大大提高对红外目标的探测识别能力。

另外,从最终增强的结果与原始图像比较情况来说,图像的每个区域的细节都得到了很好的提升。

DSP滤波算法设计与实现

DSP滤波算法设计与实现

DSP滤波算法设计与实现DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)滤波算法在信号处理领域中起到了至关重要的作用。

滤波算法可以对信号进行分析、处理和改善,去除噪音、增强信号等。

本文将介绍DSP滤波算法的设计和实现原理,以及常见的滤波器类型和应用场景。

一、滤波算法设计原理1. 数字滤波器的基本原理数字滤波器将离散时间的输入信号转换为输出信号,其基本原理是通过对输入信号进行离散化和加权求和的过程来实现。

滤波器的核心是滤波器系数的选择和滤波器结构的设计。

2. 滤波器设计方法常用的数字滤波器设计方法包括频率抽样法、模拟滤波器转换法、窗函数法和优化算法等。

频率抽样法根据滤波器的频率响应特性进行设计,模拟滤波器转换法则是将模拟滤波器的设计方法应用于数字滤波器设计。

窗函数法通过选择适当的窗函数对滤波器的频率响应进行修正。

优化算法通过数学优化模型对滤波器进行设计。

二、常见的滤波器类型1. FIR滤波器FIR(Finite Impulse Response,有限冲激响应)滤波器是一种常见的数字滤波器类型。

它的特点是只有有限个非零响应值,不存在反馈路径。

FIR滤波器具有线性相位和稳定性,适用于广义线性相位要求的应用领域。

2. IIR滤波器IIR(Infinite Impulse Response,无限冲激响应)滤波器是另一种常见的数字滤波器类型。

它的特点是存在反馈路径,具有无限长的冲激响应。

IIR滤波器具有较小的滤波器阶数,可以实现较小的延迟,适用于实时性要求较高的应用领域。

三、滤波器的应用场景1. 语音信号处理在语音信号处理中,滤波器可以用于降噪、语音增强、语音识别等任务。

通过采用合适的滤波器设计和优化算法,可以提高语音信号的清晰度和可理解性。

2. 图像处理在图像处理中,滤波器可以用于图像去噪、边缘检测、图像增强等任务。

通过采用适当的滤波器类型和参数设置,可以去除图像中的噪音,提高图像的质量和细节。

dsp图像处理实验报告

dsp图像处理实验报告

dsp图像处理实验报告DSP图像处理实验报告一、引言数字信号处理(DSP)是一种用于处理数字信号的技术,广泛应用于各个领域。

图像处理是DSP的一个重要应用,通过对图像进行数字化处理,可以实现图像增强、边缘检测、目标识别等功能。

本实验旨在通过DSP技术对图像进行处理,探索图像处理算法的实际应用。

二、实验目的1. 了解数字信号处理在图像处理中的应用;2. 掌握DSP平台的基本操作和图像处理算法的实现;3. 进一步熟悉MATLAB软件的使用。

三、实验环境和工具本实验使用的DSP平台为TMS320C6713,开发环境为Code Composer Studio (CCS)。

图像处理算法的实现主要依赖于MATLAB软件。

四、实验步骤1. 图像采集与预处理首先,通过CCD摄像头采集一张待处理的图像,并将其转化为数字信号。

然后,对图像进行预处理,包括去噪、灰度化等操作,以提高后续处理的效果。

2. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术,提高图像的质量、清晰度和对比度。

在本实验中,我们采用了直方图均衡化算法对图像进行增强。

该算法通过对图像像素值的统计分析,调整像素值的分布,使得图像的对比度更加明显,细节更加突出。

3. 边缘检测边缘检测是图像处理的重要环节,可以用于目标识别、图像分割等应用。

在本实验中,我们采用了Canny算法进行边缘检测。

Canny算法是一种经典的边缘检测算法,通过对图像进行多次滤波和梯度计算,得到图像的边缘信息。

4. 目标识别目标识别是图像处理中的关键任务之一,可以应用于人脸识别、车牌识别等领域。

在本实验中,我们以人脸识别为例,使用了Haar特征分类器进行目标识别。

Haar特征分类器是一种基于图像特征的分类器,通过对图像进行特征提取和分类器训练,可以实现对目标的快速准确识别。

五、实验结果与分析通过对图像进行处理,我们得到了增强后的图像、边缘检测结果和目标识别结果。

经过对比分析,我们发现图像增强算法能够有效提高图像的对比度和清晰度,使得图像更加易于观察和分析。

多核DSP论文基于MDSP的并行图像匹配算法的设计与实现.

多核DSP论文基于MDSP的并行图像匹配算法的设计与实现.

多核DSP论文:基于MDSP的并行图像匹配算法的设计与实现【中文摘要】图像匹配是图像处理的重要研究方向之一,也是图像融合、立体视觉、运动分析等图像分析技术的基础。

通过研究基于多核DSP的并行图像匹配算法,提高算法的执行速度,对计算机视觉、目标跟踪等实时性要求较高的应用有十分重要的意义。

本文深入研究了基于特征的图像匹配算法SIFT、PCA-SIFT和SURF,设计和实现了基于单核DSP的SIFT算法、PCA-SIFT算法、SURF算法,重点研究、设计和实现了基于多核DSP(MDSP)的并行SIFT算法、并行PCA-SIFT 算法和并行SURF算法。

主要的研究工作包括以下几个方面:1.深入研究了图像匹配算法。

对图像匹配的相关研究进行概括和总结,重点研究了SIFT算法、PCA-SIFT算法和SURF算法,对算法的原理和实现细节进行了详细的研究。

2.设计和实现了基于单核DSP的SIFT算法、PCA-SIFT算法和SURF算法。

在深入研究算法原理的基础上,基于计算精度和运算复杂度的权衡,针对单核DSP体系结构的特点,对算法进行了合理的裁剪和优化;根据算法对存储空间的要求,优化了图像和中间结果的存放位置的设计,保证DSP存储空间的成功分配并提高了程序的稳定性和执行速度。

对于初步匹配点中的误配点,本文设计和实现了基于RANSAC算法误配点剔除算法,剔除了存在的误配点。

3.深入研究了基于多核DSP的并行图像匹配算法,设计并实现了基于MDSP体系结构的并行SIFT算法、并行PCA-SIFT算法和并行SURF算法。

针对MDSP多核体系结构的特点,对SIFT算法、PCA-SIFT算法和SURF算法的实现流程进行详细的分析,提出了数据级并行算法方案。

通过对图像进行合理的分割,四个DSP核同时提取图像特征;特征匹配时,每个DSP核依次作为主控结点,寻找实时图的匹配点。

获得初步的匹配点后,采用基于RANSAC算法的误配点剔除算法,剔除存在的误配点。

DSP常见算法的实现

DSP常见算法的实现

DSP常见算法的实现DSP(数字信号处理)是一种将数字信号处理技术应用于信号处理领域的方法。

DSP常见算法是指在数字信号处理领域中广泛应用、具有代表性的算法。

以下是DSP常见算法的实现示例:1.快速傅里叶变换(FFT):FFT算法用于将一个离散的时间域信号转换为频域信号。

其主要用途是频谱分析和滤波。

FFT算法的实现通常使用蝶形运算,使用迭代和递归两种方法可以实现。

2.有限脉冲响应滤波器(FIR):FIR滤波器是一种数字滤波器,其特点是具有线性相位和稳定性。

它可以通过卷积运算实现。

FIR滤波器的设计可以使用窗函数、最小二乘法等方法。

3.无限脉冲响应滤波器(IIR):IIR滤波器是一种数字滤波器,其特点是具有非线性相位和较窄的带通宽度。

IIR滤波器的实现通常使用差分方程或状态空间模型。

4.自适应滤波器:自适应滤波器是一种能够自动调整滤波器系数的滤波器。

它通常用于消除来自环境的噪声。

自适应滤波器的实现主要使用递归最小二乘法(RLS)或最小均方误差(LMS)算法。

5.声音压缩算法:声音压缩算法主要用于减小音频文件的大小。

其中最常见的算法是基于离散余弦变换(DCT)的MP3算法。

DCT将时域信号转换为频域信号,并通过对频域信号进行量化和编码来实现压缩。

6.声音合成算法:声音合成算法用于生成声音信号。

常见的声音合成算法包括基于波表的合成算法、线性预测编码(LPC)算法和频率调制(FM)算法。

7. 图像处理算法:图像处理算法主要用于对图像进行增强、去噪、边缘检测等操作。

常见的图像处理算法包括快速傅里叶变换(FFT)、数字滤波器、边缘检测算法(如Sobel、Canny算法)等。

8.数字调制算法:数字调制算法主要用于将数字信号转换为模拟信号或其他数字信号。

常见的调制算法包括脉冲编码调制(PCM)、调幅(AM)、调频(FM)等。

在实际应用中,以上算法的实现可以使用各种编程语言(如C、C++、Python等)和DSP开发工具(如Matlab、LabVIEW等)进行。

DSP 图像处理算法的实现-III要点

DSP 图像处理算法的实现-III要点

本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目:DSP 图像处理算法的实现-III姓名:翁彬彬学院:信息技术与科学学院系:电子工程系专业:电子信息工程专业年级:2004学号:04140059指导教师(校内):杨涛职称:教授指导教师(校外):职称:2008 年 5 月20 日1摘要本文研究的是基于TI 公司DSP 硬件平台的数字图像处理技术。

考虑到可移植性,采用C 语言编写代码。

采用空域法设计图像处理的算法,所涉及运算包括卷积,相关,中值滤波等。

由于图像处理要处理大量的数据,需用DSP 处理器来提高效率。

TMS320C6000 系列DSP 是TI 公司最新推出的一种并行处理的数字信号处理器,其特有的代码优化器也使得C 优化更加方便。

我们根据TMS320C6000 系列的结构特点,对C 代码进行一系列优化,例如:选用适当的编译器选项,内联函数的使用,字处理技术,打开循环,流水线技术,线性汇编等一系列方法对C 代码进行优化,从而极大地提高了数字图像处理的工作效率。

关键字数字图像处理TMS320C6000 系列DSP C 语言优化Abstract: In this thesis, based on the DSP hardware platform of TI Co., the algorithms of digital image processing were studied. C language was used to program these algorithms for the purpose of maximizing the portability of program modules. These algorithms, which include convolutions, correlations and medium filters, were designed based on spatial patterns. To make real-time image processing possible, DSP processors are used to process the massive data in images. The TMS320C6000 DSPs from TI Co. are parallel digital image processors, of which the C-complier makes the compilation and optimization of C-codes seamless and highly efficient. The C-code optimization was highly improved based on the unique designing features of TMS320C6000 series, such as proper choices of compiling options, the utility of intrinsics, the word processing technology, loop opening, pipeline technologies, linear assembly and etc.Keywords: Digital image processing technology TMS320C6000 C code optimization2目录:引言 (4)第一章数字图像处理的基本知识 (4)1.1 数字图像处理简述 (4)1.2 几种处理算法 (4)第二章TMS320C6000DSP芯片的特点 (6)2.1 数字信号处理器的特点………………………………………… ..62.2 TMS320C6000 的硬件结构简介 (7)2.3 TMS320C6000 指令系统................................................10.第三章基于TMS320C6000DSP系列的代码优化 (11)3.1 第一个阶段代码优化 (11)3.2 第二个阶段代码优化 (13)3.3 第三个阶段代码优化 (17)第四章对所编C代码进行优化处理 (20)4.1 小循环的打开 (20)4.2 较大循环的打开 (21)结论 (22)致谢语 (24)参考文献 (24)3随着计算机技术的发展,数字图像处理技术以其广阔的应用领域,受到人们越来越多的关注,本次实验是以DSP 为平台,对数字图像处理系统进行仿真。

基于DSP的FFT实现

基于DSP的FFT实现

基于DSP的FFT实现基于数字信号处理(DSP)的快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的信号处理算法,可以将时域信号转换为频域信号。

FFT广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。

FFT算法的核心思想是将N个采样点的离散信号转化为具有N个频域分量的频谱信号。

它通过分治思想,将原始信号分解为两个较小的子问题,并连续进行分解,直到问题规模减小到可以直接求解的程度。

FFT算法的基本步骤如下:1.将N个采样点按照时间顺序排列,作为输入信号。

2.如果N为奇数,将输入信号补零为N+1个点。

3.将输入信号拆分为两个子问题,每个子问题的规模为N/24.对每个子问题递归地应用FFT算法,得到子问题的频域分量。

5.组合子问题的频域分量,得到原始信号的频谱。

6.对频谱进行后处理,如频谱幅值计算、频率估计等。

FFT算法通过递归实现,其中最重要的步骤是蝶形运算。

蝶形运算是FFT算法的核心操作,通过对复数运算的重复应用,将输入信号转换为频域分量。

FFT算法的性能优于传统的傅里叶变换算法,这得益于其时间复杂度的优化。

传统的傅里叶变换算法的时间复杂度为O(N^2),而FFT算法通过分治思想,将时间复杂度优化为O(NlogN)。

这使得FFT算法在大规模信号处理中具有巨大的优势。

在实际应用中,FFT算法可以通过硬件加速来进一步提高性能。

现代DSP芯片内置了专门的FFT硬件,可以实现FFT算法的加速计算。

这些硬件加速器通过并行计算、流水线操作等技术,大幅提升了FFT算法的运行速度。

除了FFT算法之外,还有一些改进的算法可用于实现高效的傅里叶变换。

例如快速哈特利变换(FHT)算法、快速余弦变换(DCT)算法等。

这些算法在一些特定的应用场景下,具有更高的性能和更低的复杂度。

总之,基于DSP的FFT实现是一种高效的信号处理算法,广泛应用于各个领域。

它通过分治思想和蝶形运算,将时域信号转化为频域信号,实现了信号处理的高速计算和高质量结果。

基于DSP的数字图像处理实验的探究

基于DSP的数字图像处理实验的探究
行 创 新 。
过程 中既能 在 C C S环 境 实 验 中加 深 掌 握 数 字 信 号 处 理 的基 础 知识 , 又 能 培养 学 生 调 试 程 序 的 能力 。为 了 配合 理论 教学 , 实验 内容 安 排仍 从 认 识 性 和 验 证 性人 手, 逐 步增 加设 计性 和工 程应 用性 内容 , 使学 生在 掌握 数 字信 号处 理 基本 理论 和方 法 的基 础 上 , 可 以更 多地 了解 和掌 握数 字信 号处 理 的仿 真 、 开发 、 实现 工具 和 方 法, 达 到 训 练 实 验 技 能 和 积 累 工 程 实 际 应 用 经 验 的
I S SN 1 002


4 9 5 6
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第3 1卷
第 3期
2 0 1 4年 3月







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CN1 l 一2 0 3 4 / T
Exp e r i me n t a l Te c h n o l o g y a n d Ma n a g e me n t
e xpe r i me nt c o ur s e s .
Ke y wo r d s: e x pe r i me n t o f d i gi t al i ma g e p r o c e s s i n g; DSP (d i g i t a l s i g na l pr o c e s s o r); e x pl or a t i on o n e xpe r i me nt a l t e ac hi ng

dsp原理及应用(概论)

dsp原理及应用(概论)
根据输入信号的变化自动调整滤波器参数, 以提高信号质量。
4 压缩算法
通过减少信号数据的冗余来降低存储和传输 的需求。
DSP在音频处理中的应用
1
音频合成
使用DSP算法生成人声、音乐等音频信号。
2
降噪
通过滤波等技术减少噪音对音频信号的影响。
3
均衡
调整音频信号的频谱特性,改善音质。
DSP在图像处理中的应用
DSP技术的发展趋势
随着技术的不断发展,DSP算法和硬件的性能将不断提高,应用领域将进一步 扩大,如机器学习、人工智能等。
图像处理
数字信号处理在图像处理中 广泛应用,如图像增强、压 缩、识别等。
通信领域
数字信号处理在通信系统中 扮演重要角色,如数字调制 解调、信号解码等。
常见的DSP算法
1 傅立叶变换
通过将信号从时域转换到频域,可以分析信 号的频谱特性。
2 滤波算法
用于去除噪音、增强信号或提取特定频率的 信号。
3 自适应滤波
dsp原理及应用(概论)
DSP是数字信号处理的缩写,它是一种通过对数字信号进行采样、量化和处理 来实现信号分析和处理的技术。
DSP的定义和原理
数字信号处理是一种处理数字信号的技术,它包括信号的采集、变换、滤波、 编码、解码等处理过程。
DSP的应用领域
音频处理
数字信号处理可以应用于音 频设备,如音频合成、降噪、 均衡等。
1Hale Waihona Puke 图像增强利用滤波、增强算法等技术改善图像的质量和细节。
2
压缩
通过减少图像数据的冗余来降低存储和传输的需求。
3
识别
利用图像处理算法实现图像识别和目标检测。
DSP在通信领域中的应用

DSP数字图像处理实验课设

DSP数字图像处理实验课设

华东交通大学理工学院课程设计报告书所属课程名称DSP原理及应用题目数字图像处理系统设计分院电信分院专业班级 12通信2班学生姓名余志强指导教师李杰目录第一章课程设计内容及要求第二章程序设计原理2.1数字图象处理基本原理2.2数字图像处理常用方法2.3图象灰度处理的基本原理2.4图象的反色原理和实现2.5灰度图象二值化原理及意义第三章程序设计步骤第四章总结第一章课程设计内容及要求一、设计内容1了解数字图象处理的基本原理2 学习灰度图象反色处理技术3 学习灰度图象二值化处理技术第二章程序设计原理2、1数字图像处理的基本原理数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

2、2 数字图像处理常用方法:1 )图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。

因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2 )图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

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举例:3 3 ×3 3 相关运算的算法 实现
• mask的设置如下:的设置如下:
• 该mask的作用是实现图像边缘的检测。
• • • • •
• 输入图像:一幅8位无符号图像(8行8列), 黑色部分的像素值为0,白色部分的像素值 为255;对它进行相关运算,要求输出图像 为32位的图像。 输入图像
DSP 图像处理算法的 实现
姓名:王淑阁 学号:B12011303
DSP 图像处理的原理介绍 1. 离散卷积: a.公式: b.算法实现:使用一个模板mask(大小可以是 3×3,5×5或7×7等),依次覆盖在要处理图像的 各个像素上,模板中心与该像素重合;模板上的各 个元素均有其自身的权值,将模板各元素权值与覆 盖在其下的像素值分别相乘后求和,然后进行相应 的处理,最后将此所得结果赋给当前处理的像素。
• • • • • • • • • • • • • • • • • •
标准C代码的部分程序: //processing the image for(irows = 1;irows < aSz.height +1;irows++) { for(icols = 1;icols <= aSz.width + 1;icols++) { sum = 0; for (j = 0; j < 3; j++) { for (i = 0; i < 3; i++) { sum+= temp_ptr->pData[(irows+j1)*temp_aSz.width+icols-1+i]*mask[j*3+i]; } } outptr->pData[(irows -1) * aSz.width + (icols -1)] = sum; } }
• • • • • • • • • • • • • • • •
利用循环展开和软件流水的程序优化方法实现: //processing the image for(irows = 1;irows < aSz.height +1;irows++){ for(icols = 1;icols <= aSz.width + 1;icols++){ sum = 0; sum += temp_ptr->pData[(irows -1) * temp_aSz.width + icols - 1] *mask[0]; sum += temp_ptr->pData[(irows -1) * temp_aSz.width + icols] * mask[1]; sum += temp_ptr->pData[(irows -1) * temp_aSz.width + icols + 1] * mask[2]; sum += temp_ptr->pData[(irows) * temp_aSz.width + icols - 1]* mask[3]; sum += temp_ptr->pData[(irows) * temp_aSz.width + icols] * mask[4]; sum += temp_ptr->pData[(irows) * temp_aSz.width + icols +1] * mask[5]; sum += temp_ptr->pData[(irows +1) * temp_aSz.width + icols - 1]* mask[6]; sum += temp_ptr->pData[(irows +1) * temp_aSz.width + icols] * mask[7]; sum += temp_ptr->pData[(irows +1) * temp_aSz.width + icols + 1]* mask[8]; } outptr->pData[(irows -1) * aSz.width + (icols -1)] = sum;
C6000 优化方法- 软件流水
• • • • • 软件流水是用来安排循环指令,使循环的多次迭代 同时执行的一种技术。图3是一个循环代码的软件 流水示意图。图中A,B,C,D和E表示特别迭 代,其后的数字表示各次迭代的第几条指令,同一 行中的指令是同一周期内并行执行的指令。
• • • •
3. 中值滤波 中值滤波是一种非线性滤波,对像素领 域内灰度的中值代替该像素的值,即: 其中:
• • • • • • • • • • •
• 第l阶段:直接根据需要用高级C语言实现DSP功 能,测试代码的正确性。然后,移植到C6000平 台,利用C6000开发环境Profile测试程序的运行 时间。若不满足要求,则进入下一阶段。 • 第2阶段:利用C6000提供的优化方式和其他各种 优化技巧,如使用:编译器选项、内联函数、字 访问短型数据、软件流水、循环展开等,优化C语 言代码。如果还不能满足要求,则进入第3阶段。 • 第3阶段:将C语言代码中耗时最长的部分抽取出 来,用线性汇编语言重写,用汇编优化器进行优 化。使用profile确定这段代码是否需要进一步优 化。
• 3×3相关运算处理后图像:
• • 程序中要求输出图像为32位,但是在本次设计 • 中,图像都是用8位来显示的,因此实验结果只是 • 黑白图像。
验证结果的正确性 以下情况,output(x,y) = 0
以下情况,output(x,y) = 65025
以下情况,output(x,y) =130050
C6000 优化方法- - 循环展开
• • • • • • • 循环展开可增加并行执行的指令类,当单次迭 代操作没有充分利用C6000结构的所有资源 时,可使用循环展开提高性能。编译器仅对内 部循环执行软件流水,因此,为了提高性能可 创造一个比较大的内循环。创造大的内循环的 方法就是完全展开执行周期很小的内循环。
以下情况,output(x,y) =195075
• 通过以上的计算可知,得到的实验结 果是正确的。
浦东机场钢结构合同结构特点
1. 采用施工总承包管理模式,业主虽然支付了 一笔总承包管理费,但组织协调工作量大为 减少,并转移了风险。 2. 钢结构吊装单位未进行招标,早期即介入项 目,与设计单位进行协调,使设计在确定了 吊装方案后出图。 3. 在吊装单位签约以后,再单独进行制作单位 的招标,并纳入总承包管理单位的管理,并 由吊装单位配合管理。
C6000 优化方法- - 内联函数
• • TMS320C6000提供了很多内联函数,它们直接映射为 内 • 嵌C6000汇编指令的特殊函数,这样可迅速优化C语言代 • 码,内联函数用下划线“_”开头
C6000 优化方法- - 字访问短型数据
• • • • • • • • • • C6000 优化方法- - 字访问短型数据 • 以“利用32位字访问16位数据”为例:在作 16位short类型数据的点积运算时,由于 C6000的内部数据总线和寄存器都是32位 的, 因此可以采用字长优化的方法进行优化。 具体做法是在做点积运算时, 每次用1个LD 指令取2个16位数据, 并进一步用C6000的 2个16位乘法器在1个周期内并行完成2个 16位乘法。这样, 就有可能进一步提高点 积运算速度。
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