GPU中图像处理流水线的设计与实现
发布时间:2018-03-17 03:09
本文选题:图像处理 切入点:图形图像处理器 出处:《西安邮电大学》2013年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:随着计算机图形图像技术的发展,人们对图像处理性能的要求越来越高。因此,学术界和企业界非常关注高性能图像处理器设计,使得图像硬件设计技术得到了飞速发展。作为图形显示卡(显卡)的核心,GPU(Graphics Processing Unit)不仅可以实现图像加速和实时处理的功能,而且已经发展成为一种高度可编程的并行处理器。然而,我国自主知识产权的GPU几乎是空白,对GPU的研究和设计处于起步阶段,与国际先进水平相差很远。图像处理是图形处理器(GPU)的重要组成部分,用于完成图像的绘制,复制,缩放,颜色替换,像素过滤,以及处理位图和字体等功能。本文针对上述问题,开展了有关GPU中图像处理流水线设计的研究。 本文主要研究了GPU中图像处理流水线的设计与实现。首先,对GPU中各种图像处理算法和OpenGL标准进行深入研究,并在研究的基础之上,提出适合硬件实现的图像处理算法;然后,根据GPU系统对图像处理流水线在效率、而积等方而的要求和各图像处理算法的特点,处理过程中的共同部分进行合并,实现实时图像处理功能;最后,采用软硬件协同验证的方法,对图像处理流水线设计的各功能点进行充分验证,并将该设计集成到GPU系统中,对图像处理流水线进行系统级验证。 在基于FPGA平台构建的GPU原型系统上,用经典的测试图像对设计电路进行测试,本系统绘制的图像与OpenGL标准绘制的图像质量具有可比性。整个图像处理流水线使用了芯片Virtex6-550T中2%的硬件资源,最大工作频率达到156.593MHz。
[Abstract]:With the development of computer graphics and image technology, people demand higher and higher performance of image processing. Therefore, the academic and business circles pay much attention to the design of high performance image processor. As the core of graphics display card (graphics card), GPU graphics Processing unit can not only realize the function of image acceleration and real-time processing. Moreover, it has developed into a highly programmable parallel processor. However, the GPU of China's independent intellectual property rights is almost blank, so the research and design of GPU is in its infancy. Image processing is an important part of GPU, which is used to draw, copy, zoom, replace color, filter pixels. Aiming at the above problems, this paper studies the design of pipeline for image processing in GPU. This paper mainly studies the design and implementation of pipeline in image processing in GPU. Firstly, the various image processing algorithms and OpenGL standards in GPU are deeply studied, and on the basis of the research, an image processing algorithm suitable for hardware implementation is put forward. Then, according to the GPU system in the efficiency of image processing pipeline and the characteristics of the image processing algorithm, the common parts of the processing process are merged to achieve real-time image processing function. By using the method of hardware and software co-verification, the function points designed by pipeline are fully verified, and the design is integrated into the GPU system, and then the system level verification of the image processing pipeline is carried out. In the GPU prototype system based on FPGA platform, the design circuit is tested with classical test images. The image quality of this system is comparable to that of OpenGL standard. Pipeline has used 2% hardware resources in chip Virtex6-550T, and the maximum working frequency is 156.593MHz.
【学位授予单位】:西安邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP391.41
【参考文献】
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,本文编号:1622877
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