基于可重构处理器的并行视觉处理算法研究

发布时间：2017-08-10 09:23

  本文关键词：基于可重构处理器的并行视觉处理算法研究

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【摘要】：视觉信息应用领域越来越广，视觉信息处理所面临的实时性的要求，使它需要具有高计算能力的计算架构，以解决现有通用处理器架构和专用处理器架构的不足。可重构处理器由通用处理器和可重构阵列单元构成，同时具有通用处理器的灵活性和ASIC的高效。可重构架构基于数据流的处理方式使它具有数据并行度高、数据处理能力强的优点，而且可重构处理器可重复配置的特点，能提高视觉信息处理算法的执行效率。本文主要研究基于可重构处理器的并行视觉信息处理算法，本文主要研究工作包括： （1）研究了视觉信息处理中常用的基于特征的图像拼接算法，提出了一种基于相对梯度的归一化互相关算法，此算法将图像的相对梯度作为相似度测量对象，并在求取均值的时候引入圆形滤波窗口。 （2）介绍了可重构处理器的硬件结构，，并根据各算法的运行时间分布，充分挖掘算法运算量最集中部分的并行性，将算法分解成算子级，形成基于可重构处理器的算子库。 （3）分析了可重构处理器的架构模型，用并发的线程模拟可重构阵列单元（PE）的运算方式，调用OpenMP设置多个线程并行执行，在多核计算机平台上模拟可重构处理器的计算过程。通过分析算法在多核计算机上的并发执行效率，来优化视觉信息算法在可重构阵列上的映射方案。 本文对互相关匹配算法的优化能有效地减小特征点的误匹配率，实验数据表明其对图像间的相对旋转及光照差异有鲁棒性；通过使用多核处理器的线程模拟PE的运算，对典型视觉信息处理进行的仿真分析表明算子级的并行处理能够提高计算效率。
【关键词】：视觉信息处理 可重构 并行计算 算子
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41;TP332
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 可重构计算概述8-9
• 1.2 视觉信息的可重构并行处理9-11
• 1.3 本课题选题意义与主要内容11-13
• 1.3.1 选题意义11
• 1.3.2 本文的组织结构及章节安排：11-13
• 第二章 典型视觉信息处理算法分析与优化13-30
• 2.1 基于特征的图像拼接算法13-14
• 2.2 图像特征点检测与匹配14-18
• 2.2.1 Harris 角点检测14-15
• 2.2.2 SIFT 算子特征点15-16
• 2.2.3 特征点粗匹配16-18
• 2.2.4 去除误匹配点对18
• 2.3 基于相对梯度的归一化互相关算法优化18-25
• 2.4 图像空间变换与融合25-27
• 2.4.1 空间变换25-26
• 2.4.2 图像融合26-27
• 2.5 图像拼接算法评测方法27-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 面向可重构处理器的视觉处理算法分解30-48
• 3.1 可重构体系结构模型31-33
• 3.2 Harris 角点检测算法33-38
• 3.2.1 算法复杂性分析34-37
• 3.2.2 sobel 梯度算子并行分析37-38
• 3.3 NCC 算法的并行化分析38-40
• 3.3.1 算法流程38-40
• 3.4 Ransac 算法40-45
• 3.4.2 算法流程40-42
• 3.4.3 算法复杂性分析42-45
• 3.5 DCT 算法的并行化分析45-46
• 3.6 可重构算子库46-48
• 第四章 可重构视觉处理器的并行仿真方法48-56
• 4.1 并行计算模型48-49
• 4.2 可重构并行计算模型49-50
• 4.3 采用多核处理器进行可重构并行仿真的方法50-56
• 4.3.1 多核并行与可重构并行计算模式对比50-56
• 第五章 总结与展望56-58
• 5.1 主要研究工作总结56-57
• 5.2 存在的问题及对课题的建议57-58
• 参考文献58-63
• 发表论文和参加科研情况说明63-64
• 致谢64

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本文编号：649934