基于通用可重构处理器的图像并行配准技术研究

摘要

图像处理技术和多媒体技术的快速发展，对需要处理的数据量、计算复杂度以及处理的实时性都提出了更高的要求。以通用处理器以及专用集成电路为主要计算架构的现有硬件结构，很难在计算效率和计算灵活性上同时满足这些要求。可重构处理器的处理单元阵列结构具有灵活的可重复配置特点，能够广泛适用于不同类型的算法应用；同时具有高并行度的计算特征，可以高效完成大量数据的复杂计算，大大提升算法应用的执行效率。这些都使得可重构处理器非常适合用于图像配准算法的处理。
　　本文以通用可重构处理器为基础，深入分析了算法应用中常见的关键循环体在处理单元阵列上的映射方法，包括映射前的算法应用热点的数据流拆解、基于时序映射的实现方法以及基于空间映射的流水实现方法。然后对常用的图像配准处理算法中的归一化互相关、随机抽样一致、二维离散余弦变换算法进行了串行计算分析，并从减少配置信息体积、减少处理器重构频率以及减少数据传输延时三个原则出发，将算法应用的不同部分采用合适的方法进行并行流水映射。此外，本文提出了一种基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法，以提高图像配准算法的计算精度和计算速度。
　　本文将完成并行流水拆分映射的图像配准处理算法通过配置信息的形式，在基于SoC Designer的可重构处理器仿真测试平台上进行并行计算测试，同时将对应的算法在基于Atom230的测试平台上进行串行计算测试，实验结果表明，利用并行流水方法实现的归一化互相关、随机抽样一致、二维离散余弦变换算法，在计算效率上分别是传统串行实现方法的28.24倍、5.12倍和8.29倍。对于基于改进RANSAC的图像配准算法，仿真测试表明，改进的算法在缩放比例和旋转角度上的误差平均值分别为0.18％和4.34%，精度分别高于标准RANSAC配准结果的0.34%和15.16%；在不同特征点对数、不同外点比例的情况下，改进的算法的计算速度是标准算法的8.97倍到163.79倍。

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第一章 绪论

1.1可重构计算概述

1.2可重构并行图像配准处理技术

1.3本文的研究内容及组织结构

第二章 通用可重构处理器及其并行流水技术

2.1通用可重构处理器

2.2算法应用映射的并行流水技术

第三章 图像并行配准算法及性能分析

3.1常用图像配准处理算法

3.2常用图像配准处理算法的串行分析

3.3常用图像配准处理算法并行流水映射

3.4基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法

第四章 实验仿真结果及分析

4.1算法应用的串行计算效率测试

4.2算法应用的并行计算效率测试

4.3算法应用串、并行计算测试结果及分析

4.4基于改进型RANSAC的图像配准算法实验结果

第五章 总结与展望

5.1主要研究工作总结

5.2展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢