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    五星重庆时时彩计划: 一种可重构的一维卷积处理器.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410216342.7

    申请日:

    2014.05.21

    公开号:

    CN103985083A

    公开日:

    2014.08.13

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 1/20申请日:20140521|||公开
    IPC分类号: G06T1/20 主分类号: G06T1/20
    申请人: 西安交通大学
    发明人: 张斌; 饶磊; 赵季中; 王建军; 符欢欢
    地址: 710049 陕西省西安市咸宁西路28号
    优先权:
    专利代理机构: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 陆万寿
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410216342.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.01|||2014.09.10|||2014.08.13

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种可重构的一维卷积处理器,包括输入控制???、行存??楹涂芍毓挂晃砘??;输入控制???,用于控制行存??槭涑霾煌惺耐枷裣袼匦藕?,控制可重构一维卷积??榈囊晃邢蛄空罅泻鸵晃邢蛄空罅械牧臃绞?,动态配置卷积模板参数;行存???,用于存储图像像素信息,接收图像信号,根据输入控制??榈目刂菩藕哦谋涫涑龅男惺?,同时输出相应行数的图像像素信号到可重构一维卷积???;可重构一维卷积???,根据行存??槭淙氲耐枷裥藕藕褪淙肟刂颇?榈目刂菩藕?,改变卷积阵列的级联方式和卷积模板参数,完成不同模板的各种图像卷积运算,输出经过卷积运算处理的图像。本发明硬件资源消耗低、易于硬件实现,运算速度快。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种可重构的一维卷积处理器,其特征在于:包括输入控制???、行存??楹涂芍毓挂晃砘??;可重构一维卷积??榱邮淙肟刂颇?楹托写婺??,输入控制??榱有写婺??;
    输入控制???,用于通过控制信号控制行存??槭涑霾煌惺耐枷裣袼匦藕?,通过控制信号控制可重构一维卷积??榈囊晃邢蛄空罅泻鸵晃邢蛄空罅械牧臃绞?,通过控制信号动态配置卷积模板参数,以此实现多级级联、不同模板大小的图像卷积运算;
    行存???,用于接收图像信号,存储图像像素信息,根据输入控制??榈目刂菩藕哦谋涫涑龅男惺?,行存??橥笔涑鱿嘤π惺耐枷裣袼匦藕诺娇芍毓挂晃砘??;
    可重构一维卷积???,根据行存??槭淙氲耐枷裥藕藕褪淙肟刂颇?榈目刂菩藕?,改变卷积阵列的级联方式和卷积模板参数,完成不同模板大小的图像卷积运算,输出经过卷积运算处理的图像。

    2.  根据权利要求1所述的一种可重构的一维卷积处理器,其特征在于:所述可重构一维卷积??榘ㄈ舾?×1一维列向量卷积阵列和若干6×1一维行向量卷积阵列;
    6×1一维列向量卷积阵列包括6个第一2输入乘法器、2个第一3输入加法器和1个第一2输入加法器;列向量卷积阵列中的第一2输入乘法器的一个输入为一维列向量系数,另一个输入为图像行存??槭涑龌蛘呶耙患毒砘罅惺涑?,第一3输入加法器的输入为对应3个第一2输入乘法器的输出,第一2输入加法器的输入为对应两个第一3输入加法器的输出;
    6×1一维行向量卷积阵列包括6个第二2输入乘法器、2个第二3输入加法器和1个第二2输入加法器;行向量卷积阵列中的第二2输入乘法器的输入为一维卷积模板系数和同一级列向量阵列输出,第二3输入加法器的输入为对应3个第二2输入乘法器的输出,第二2输入加法器的输入为对应两个第二3输入加法器的输出。

    3.  根据权利要求2所述的一种可重构的一维卷积处理器,其特征在于:所述可重构的一维卷积处理器由四个6×1一维列向量卷积阵列和四个6×1一维行向量卷积阵列采用串、并混合的连接方式构成。

    4.  根据权利要求2所述的一种可重构的一维卷积处理器,其特征在于:行存??榘ㄈ舾纱娲⒌ピ?,存储单元存储图像像素值。

    5.  根据权利要求2所述的一种可重构的一维卷积处理器,其特征在于:输入控制???、行存???、可重构一维卷积??楣餐右桓黾拇嫫髯?,所述寄存器组用于寄存输入控制???、行存???、可重构一维卷积??榈呐渲?、运算控制和交互信息。

    6.  根据权利要求2所述的一种可重构的一维卷积处理器,其特征在于,可重构的一维卷积处理器的硬件实现方法包括:
    (1)先列后行的方法:图像先与一维列向量进行一维卷积运算得到结果再与一维行向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果;
    (2)先行后列的方法:图像先与一维行向量进行一维卷积运算得到结果再与一维列向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果。

    说明书

    说明书一种可重构的一维卷积处理器
    技术领域
    本发明涉及图像处理领域,特别涉及一种一维卷积处理器。
    背景技术
    图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。在人类接受的信息中,图像等视觉的信息占到80%。数字图像处理通过数学运算对图像信息进行各种加工处理,来改善图像的视觉效果和提高图像的实用性。数字图像处理主要研究内容包括图像去噪、图像增强、图像变换、图像编码、图像压缩、图像识别、图像分割、特征提取、边缘检测等。近年来,图像处理不但在模型建立与算法优化方面取得了重大进步,还在生物医学、工业生产、遥感、天文学、军事、通信等领域获得了广泛关注和应用。
    随着集成电路的高速发展,二维卷积已经在数字信号处理器(DSP),图像处理单元(GPU)和专业集成电路(ASIC)上实现了。在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)中的DSP块也已经实现了二维卷积(Kill Benjamin,Abbes Amira,“Efficient reconfigurable architectures of generic cyclic convolution.”)。对于实时高分辨率图像的卷积处理,依然是一个挑战(Mohammad K.,Agaian S.,“Efficient FPGA implementation of convolution.”)。近年来,由于对大模板同步卷积的需求逐渐增大,低硬件资源消耗、高处理速度的卷积处理器越来越受到研究人员的关注。
    综上所述,目前的卷积处理器主要存在的问题有:运算的速度慢,效率低,不能实时处理图像;硬件资源消耗大,不易于在硬件上实现;处理器的灵活性差,不适于多种不同模板的需求。
    发明内容
    本发明的目的在于将复杂的二维卷积分离成分别与一个一维列向量和一个一维行向量的卷积,提供一种可重构的一维卷积处理器;结构简单、灵活性好、硬件资源消耗低、易于硬件实现,运算速度快,能够实时地进行大分辨率的灰度图像与大卷积模板的卷积运算。通过控制??榭刂?,可以灵活的改变可重构一维卷积??榈氖淙牒图读绞?,实现多种卷积模板下的卷积运算。
    为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
    一种可重构的一维卷积处理器,包括输入控制???、行存??楹涂芍毓挂晃砘??;可重构一维卷积??榱邮淙肟刂颇?楹托写婺??,输入控制??榱有写婺??;输入控制???,用于通过控制信号控制行存??槭涑霾煌惺耐枷裣袼匦藕?,通过控制信号控制可重构一维卷积??榈囊晃邢蛄空罅泻鸵晃邢蛄空罅械牧臃绞?,通过控制信号动态配置卷积模板参数,以此实现多级级联、不同模板大小的图像卷积运算;行存???,用于接收图像信号,存储图像像素信息,根据输入控制??榈目刂菩藕哦谋涫涑龅男惺?,行存??橥笔涑鱿嘤π惺耐枷裣袼匦藕诺娇芍毓挂晃砘??;可重构一维卷积???,根据行存??槭淙氲耐枷裥藕藕褪淙肟刂颇?榈目刂菩藕?,改变卷积阵列的级联方式和卷积模板参数,完成不同模板大小的图像卷积运算,输出经过卷积运算处理的图像。
    优选的,所述可重构一维卷积??榘ㄈ舾?×1一维列向量卷积阵列和若干6×1一维行向量卷积阵列;6×1一维列向量卷积阵列包括6个第一2输入乘法器、2个第一3输入加法器和1个第一2输入加法器;列向量卷积阵列中的第一2输入乘法器的一个输入为一维列向量系数,另一个输入为图像行存??槭涑龌蛘呶耙患毒砘罅惺涑?,第一3输入加法器的输入为对应3个第一2输入乘法器的结果,第一2输入加法器的输入为对应两个第一3输入加法器的结果;6×1一维行向量卷积阵列包括6个第二2输入乘法器、2个第二3输入加法器和1个第二2输入加法器;行向量卷积阵列中的第二2输入乘法器的输入为一维卷积模板系数和同一级列向量阵列的输出,第二3输入加法器的输入为对应3个第二2输入乘法器的结果,第二2 输入加法器的输入为对应两个第二3输入加法器的结果。
    优选的,所述可重构的一维卷积处理器由四个6×1一维列向量卷积阵列和四个6×1一维行向量卷积阵列采用串、并混合的连接方式构成。
    优选的,可重构的一维卷积处理器的一维卷积处理硬件实现方法包括:(1)先列后行的方法:图像先与一维列向量进行一维卷积运算得到结果再与一维行向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果;(2)先行后列的方法:图像先与一维行向量进行一维卷积运算得到结果再与一维列向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果。
    一种可重构的一维卷积处理器,将一个二维的卷积模板分离成一个一维列向量与一个一维行向量乘积的形式,将卷积处理分离成图像相应像素分别与一维列向量和行向量的卷积。
    优选的,可重构的一维卷积处理器的硬件实现方法包括:(1)先列后行的方法:图像先与一维列向量进行一维卷积运算得到结果再与一维行向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果;(2)先行后列的方法:图像先与一维行向量进行一维卷积运算得到结果再与一维列向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果。
    优选的,两种方法能得到相同的卷积处理结果,而采用先列后行的方法在硬件实现更为简单方便,处理性能更好,硬件消耗更小,效率更高。本发明的可重构的一维卷积处理器采用先列向量卷积的方法。
    本发明进一步的改进在于:行存??榘ㄈ舾纱娲⒌ピ?,存储单元存储图像像素值,像素值可作为可重构一维卷积??榈氖淙?。
    本发明进一步的改进在于:输入控制???、行存???、可重构一维卷积??楣餐右桓黾拇嫫髯?,所述寄存器组用于寄存输入控制???、行存???、可重构一维卷积??榈呐渲?、运算控制和交互信息。
    相对于现有技术,本发明具有以下有益效果:本发明利用可重构技术,实现了一种可重构 的一维卷积处理器,能够灵活的根据不同模板大小进行卷积处理运算。本发明利用将二维卷积模板分离成两个一维卷积模板,图像信号输入到行存???,通过控制信号控制输入到一维卷积阵列的行数,完成不同模板大小的图像卷积运算,硬件资源消耗相对于二维卷积处理器大幅减少,处理速度大幅提高。此处理器可实现任意不大于24×24的卷积运算,能够为后续更高层次的图像处理提供特征。本发明实现的可重构一维卷积处理器的结构简单、灵活性好、资源消耗低、易于硬件实现,运算速度快,能够实时地进行大分辨率的图像与大卷积模板的卷积运算。
    附图说明
    图1是本发明可重构一维卷积处理器的结构示意图;
    图2是一个6×1一维列向量卷积阵列和一个一维行向量6×1卷积阵列串联结构示意图;
    图3(a)、(b)和(c)为4个6×1卷积阵列实现不同卷积运算的结构示意图;
    图4是实现最大24×24的卷积运算的结构示意图。
    具体实施方式
    下面结合附图说明和具体实施方式对本发明做详细说明。
    参照图1,本发明提出了一种可重构的一维卷积处理器,包括输入控制???、行存??楹涂芍毓挂晃砘??;输入控制???、行存??楹涂芍毓挂晃砘?橐来瘟?;可重构一维卷积??榱邮淙肟刂颇?楹托写婺??;输入控制???,用于通过控制信号控制行存??榈氖涑鍪迪侄嗉都读?、不同模板大小的各种卷积运算;行存???,用于接收图像信号,存储图像像素信息;可重构一维卷积???,用于不同模板的各种图像卷积运算。
    参照图2,一个6×1一维列向量卷积阵列和一个一维行向量6×1卷积阵列串联可以同时完成两个3×3的卷积处理运算或者完成最大模板为6×6的卷积处理运算。处理单元包括:12个2输入乘法器M、4个3输入加法器A1和2个2输入加法器A2。其中1个6×1基本卷积阵列单元包括:6个2输入乘法器M、2个3输入加法器A1和1个2输入加法器A2。其中列向量 卷积阵列中的乘法器M的输入为一维列向量系数和输入图像信号或者前一级卷积处理结果;行向量卷积阵列中的乘法器M的一个输入为一维卷积模板系数,另一个输入为同一级列向量阵列的输出。3输入加法器A1的输入为3个乘法器M的结果。2输入加法器A2的输入为两个3输入加法器A1的结果。
    参照图3,4个6×1卷积阵列组成的阵列单元通过不同的连接方式,可以实现不同的卷积运算。图(a)所示连接方式,阵列单元可以实现最大12×12模板大小的卷积运算;(b)所示连接方式,阵列单元可以同时实现2个6×6模板大小的卷积运算。列向量卷积阵列中的2输入加法器A2的输出直接连接同一级行向量卷积阵列中的一个输入。两个6×6卷积阵列可以通过串联或者并联的方式连接;(c)所示连接方式,阵列单元可以同时实现4个3×3模板大小的卷积运算。列向量卷积阵列中的3输入加法器A1的输出直接连接同一级行向量卷积阵列中的一个输入。4个3×3卷积阵列可以通过串联或者并联或者串并混联的方式连接。
    参照图4,为了满足大模板卷积的需求,四个6×1一维行向量卷积阵列和四个一维列向量6×1卷积阵列通过级联的方式,满足可以最大实现24×24模板的卷积运算。阵列单元包括48个乘法器M和8个3输入加法器A1和14个2输入加法器A2。其中列向量卷积中的乘法器的输入为一维卷积模板系数和输入图像信号;行向量卷积阵列中的乘法器的一个输入为一维卷积模板系数,另一个输入为列向量阵列中2输入加法器的结果。
    其中行存???、控制???、可重构一维卷积??槭迪至擞布目芍毓???刂频ピ芏孕写娼卸刂?,能动态配置卷积模板参数,灵活地改变处理器的硬件功能,根据不同大小的卷积模板完成不同的卷积运算任务。这样整个可重构一维卷积处理器既有硬件的高效性,又有软件的灵活性,为完成复杂的图像处理运算提供了很好的硬件基础。
    本发明一种可重构的一维卷积处理器,将一个二维的卷积模板分离成一个一维列向量与一个一维行向量乘积的形式,将卷积处理分离成图像相应像素分别与一维列向量和行向量的卷 积。一维卷积处理硬件实现方法包括:(1)先列后行的方法:图像先与一维列向量进行一维卷积运算得到结果再与一维行向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果;(2)先行后列的方法:图像先与一维行向量进行一维卷积运算得到结果再与一维列向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果。

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    一种 可重构 卷积 处理器
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