鄭曉松,顧乃杰,葉 鴻

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,合肥 230027)

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 安徽省計算與通信軟件重點實驗室,合肥 230027)

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 先進(jìn)技術(shù)研究院,合肥 230027)

面向高性能DSP的圖像濾波庫優(yōu)化①

鄭曉松,顧乃杰,葉 鴻

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,合肥 230027)

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 安徽省計算與通信軟件重點實驗室,合肥 230027)

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 先進(jìn)技術(shù)研究院,合肥 230027)

濾波函數(shù)在圖像處理領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用. 傳統(tǒng)的濾波實現(xiàn)方法以窗口為處理單位,但窗口尺寸較小導(dǎo)致指令流水線頻繁中斷. 針對該問題,本文提出了算法切片的優(yōu)化方法. 首先,對濾波算法進(jìn)行切片,使得每個切片處理濾波窗口中的一個像素點; 接著,根據(jù)切片處理的像素點在濾波窗口中的位置計算出有效處理范圍,去除圖像邊緣處理中復(fù)雜的條件判斷; 最后,按列方向進(jìn)行多簇流水,讓流水線重復(fù)執(zhí)行大量相同的指令序列. 結(jié)合BWDSP 1042的特殊指令和硬件邏輯,對中值濾波等圖像濾波函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化. 實驗結(jié)果表明: 在四簇流水模式下,所有圖像濾波函數(shù)性能均提升了51倍以上.

數(shù)字信號處理器; 超流水線; 多簇; 圖像濾波; 軟件流水化; 中值濾波

1 引言

圖像濾波庫涵蓋了圖像處理領(lǐng)域核心的濾波函數(shù),包括維納濾波[1](Wiener filter),中值濾波[2](Median filter),高斯濾波[3](Gauss filter),拉普拉斯濾波[4](Laplacian filter)等函數(shù). 這些函數(shù)要在盡可能保留細(xì)節(jié)特征的前提下對目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理,是圖像復(fù)原、分割、特征提取、圖像識別等后續(xù)工作的基礎(chǔ)[5].因此,對圖像濾波庫進(jìn)行優(yōu)化,提高函數(shù)處理效率,具有十分重要的意義.

圖像濾波處理需要對輸入圖像中每個像素及其周圍的鄰域進(jìn)行操作,待處理數(shù)據(jù)量龐大. 隨著現(xiàn)代圖像采集設(shè)備精密度越來越高,圖像尺寸也越來越大,計算量也隨之增加. 為了提高圖像的質(zhì)量和顯示效果,往往需要使用一些復(fù)雜的濾波算法,這些算法不僅時間復(fù)雜度高,而且數(shù)據(jù)相關(guān)性大,計算過程非常耗時.

為了克服上述難題,研究人員一方面從硬件加速的角度來提高計算速度. 文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[7]對3×3大小的濾波窗口中值求解過程進(jìn)行硬件實現(xiàn),來提高中值濾波函數(shù)的效率. 該方法只針對特定窗口大小的中值濾波,缺乏足夠的通用性. 另一方面從并行加速的角度來提高處理速度——將圖像濾波函數(shù)移植到通用數(shù)字信號處理器 (Digital signal processor,DSP)上. 文獻(xiàn)[8]通過去除相鄰窗口的重復(fù)計算,在TMS320C6416平臺上對均值濾波等函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,性能提升了4.3倍以上. 文獻(xiàn)[9]利用相鄰窗口的相關(guān)性,減少了計算與存取數(shù)據(jù)的次數(shù),在TMS320C6416平臺上對低通濾波器進(jìn)行優(yōu)化,性能提升7.5倍. 文獻(xiàn)[10]選用快速排序算法進(jìn)行排序,在TMS320C6000系列DSP上對中值濾波函數(shù)進(jìn)行軟件流水化,使得函數(shù)處理速度提升了2.8倍. 上述優(yōu)化實現(xiàn)都以濾波窗口為處理單位,未考慮到由于循環(huán)體長度較小而導(dǎo)致指令流水線頻繁中斷的問題.

隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代高性能DSP計算能力更加強(qiáng)大. 現(xiàn)代高性能DSP普遍采用多簇(multicluster)系統(tǒng)架構(gòu)和超流水線(superpipline)、超長指令字 (Very long instruction word,VLIW)等技術(shù)[11,12]. 如何同時發(fā)揮多種硬件技術(shù)的計算能力,成為當(dāng)前研究的熱點.

本文提出的算法切片方法通過對復(fù)雜的圖像濾波算法進(jìn)行分解,細(xì)化最小處理單位,并按列方向多簇流水化,來讓流水線重復(fù)執(zhí)行大量相同的操作序列,減少流水線中斷次數(shù),同時提高流水線加速比. 結(jié)合BWDSP 1042平臺的特性,對圖像濾波庫進(jìn)行優(yōu)化,實驗結(jié)果表明算法切片方法能夠大幅度提升函數(shù)處理效率.

本文剩余部分組織如下: 第2節(jié)介紹實驗平臺的體系結(jié)構(gòu),第3節(jié)介紹本文使用的優(yōu)化方法,第4節(jié)介紹如何結(jié)合平臺特性進(jìn)行算法實現(xiàn),第5節(jié)是實驗結(jié)果與分析,第6節(jié)總結(jié)本文工作并指出下一步工作方向.

2 平臺簡介

BWDSP系列處理器由國內(nèi)某研究所設(shè)計制造,擁有完全的自主知識產(chǎn)權(quán),其成功應(yīng)用打破了國外高端數(shù)字信號處理器芯片對中國高性能計算領(lǐng)域的壟斷[13].因此,針對該平臺的特點進(jìn)行函數(shù)移植與優(yōu)化,充分挖掘處理器計算能力,具有十分重要的國產(chǎn)化意義.

BWDSP 1042處理器采用哈佛結(jié)構(gòu),以及超流水線、超長指令字等并行技術(shù),適用于雷達(dá)信號處理、圖像處理等計算領(lǐng)域. BWDSP 1042處理器的體系結(jié)構(gòu)如圖1所示,下面是簡要的平臺介紹.

圖1 BWDSP1042 系統(tǒng)架構(gòu)

(1) 包含4個結(jié)構(gòu)、功能完全相同的簇,分別用X,Y,Z,T 表示. 每簇含有 128 個通用寄存器,8 個算術(shù)邏輯單元 (Arithmetic logic unit,ALU),8 個乘法器(Multiplier,MUL),4 個移位器 (Shifter,SHF),1 個超算器 (Super unit,SPU).

(2) 包含3個結(jié)構(gòu)、功能完全相同且相互獨(dú)立的地址產(chǎn)生器,分別用U,V,W 表示. 支持“兩讀一寫”或“兩寫一讀”.“兩讀一寫”是指一個指令周期內(nèi)每個簇讀取2個32位的復(fù)數(shù)、寫回1個32位的復(fù)數(shù).“兩寫一讀”是指一個指令周期內(nèi)每個簇寫回2個32位的復(fù)數(shù)、讀取1個32位的復(fù)數(shù). 也即同時進(jìn)行讀寫時,數(shù)據(jù)讀總線和數(shù)據(jù)寫總線寬度之和不得超過768位.

(3) 采用超長指令字技術(shù),共 16 個指令槽. 在沒有資源沖突的情況下,最多可以同時執(zhí)行16條單字指令.對于條件跳轉(zhuǎn)等分支指令只能放在第一個指令槽,而且每個指令行最多只能有一條該類指令.

(4) 流水線共有 13級,其中取指令 3級(FE0～FE2),指令緩沖池 3 級 (IAB1～I(xiàn)AB3),指令譯碼 4 級(DC1～DC4),指令發(fā)射1級(AC),指令執(zhí)行1級(EX),指令結(jié)果寫回1級(WB). 采用多級取指是為了支持分支預(yù)測,以減少流水線中斷.

3 優(yōu)化方法

圖像濾波算法實現(xiàn)時,以濾波窗口(窗口大小為p×q)為處理單位進(jìn)行軟件流水,由于第i行最后一個元素的存儲地址和第i+1行第一個元素的存儲地址不連續(xù),對每個窗口遍歷一次,要產(chǎn)生p次因存儲地址不連續(xù)而導(dǎo)致的流水線中斷. 對于m×n的輸入圖像F,共產(chǎn)生此類型流水線中斷約m×n×p次. 現(xiàn)代超流水線處理器對指令流水線劃分更加精細(xì),用以提高并行能力,因此一個流水線中斷會造成多個指令周期的流水線停頓.

3.1 算法切片

對于超流水處理器,重疊執(zhí)行的指令條數(shù)越多,流水線加速比越趨向于流水線級數(shù),超流水技術(shù)得以充分發(fā)揮[14]. 分支預(yù)取失敗和循環(huán)體長度較小都是造成流水線停頓的重要原因,可以從這兩方面進(jìn)行優(yōu)化. 現(xiàn)代高性能DSP普遍采用零開銷循環(huán)技術(shù),在處理器中加入硬件邏輯,來提高循環(huán)體結(jié)尾處分支預(yù)取的準(zhǔn)確度,可以有效減少流水線的性能開銷. 對于循環(huán)體長度較小的問題,可以使用軟件優(yōu)化技術(shù),通過改進(jìn)計算方法來解決.

任何一個復(fù)雜的算法S都是由讀操作R、寫操作W和運(yùn)算操作Cal組成的一個操作序列,如S = {R,Cal+,R,Cal+,……,R,R,Cal+,W}(Cal+表示至少有一個運(yùn)算操作). 將該操作序列切分成多個子序列Si(簡稱為切片),使得每個切片包含更少的操作. 每個切片Si的第一個操作從內(nèi)存中讀數(shù)據(jù),后面的幾個操作對它進(jìn)行處理. 為了保證切片后計算結(jié)果的正確性,在每個切片的尾部添加一些操作,用于將該切片的計算結(jié)果與之前的計算結(jié)果進(jìn)行合并,或者直接保存計算結(jié)果,以等待后續(xù)切片讀取. 算法S的切片如下:

S1= {R,Cal+,W}

S2= {R,Cal+,R,Cal,W}

Sn= {R,R,Cal+,R,Cal,W}

對圖像濾波算法S進(jìn)行切片,使得每個切片處理濾波窗口中的一個像素點. 若算法S的空間復(fù)雜度為O(1)(不包括輸出圖像所占用的內(nèi)存空間),則任一切片Si的計算只可能依賴前面常數(shù)個切片的計算結(jié)果. 因為算法S的空間復(fù)雜度為O(1),計算過程中只需要使用常數(shù)個變量來保存中間計算結(jié)果,所以一個切片的計算只可能依賴于前面常數(shù)個切片的計算結(jié)果. 保存所有濾波窗口同一切片的計算結(jié)果只需要O(m×n)個臨時空間.

算法切片對一個濾波窗口中的操作序列進(jìn)行分解,切片成為最小的處理單位. 由于各濾波窗口之間沒有數(shù)據(jù)依賴關(guān)系,不同窗口的切片可以交叉處理. 出于存儲地址規(guī)律性的考慮,選擇同時處理所有濾波窗口的同一個切片. 如圖2所示,以矩陣P中像素點為中心的濾波窗口,其位置 (-1,-1)對應(yīng)的像素點組成矩陣 Q. 對輸入圖像所有濾波窗口執(zhí)行同一個切片包含的操作,就是對輸入圖像子矩陣F’中的每個像素點執(zhí)行同樣的操作(去除邊緣的無效部分). 由于輸入圖像的尺寸比較大,可以充分發(fā)揮流水線的優(yōu)勢.

圖2 濾波窗口對應(yīng)關(guān)系示意圖

假設(shè)要對一個濾波窗口求Hadamard乘積(所有線性濾波器的基本操作),進(jìn)行切分后,每個切片Si包含如下操作: 讀入濾波窗口的第i個像素點,將其乘以一個系數(shù),再與前面的計算結(jié)果進(jìn)行合并. 按照切片順序依次進(jìn)行軟件流水,最多產(chǎn)生m×p×q次流水線中斷,較切片前大幅度減少,而且流水線加速比也有所提高.

使用算法切片優(yōu)化方法,每個濾波窗口的原有操作數(shù)目保持不變,只在切片中增加了少量的內(nèi)存讀寫操作. 雖然該方法增加了數(shù)據(jù)總線的壓力,但是現(xiàn)代高性能DSP普遍采用高帶寬的數(shù)據(jù)總線,以配合處理器并行計算能力的提升,這使得上述以增加數(shù)據(jù)總線帶寬來減少流水線中斷的策略可以有效提高函數(shù)性能.

對空間復(fù)雜度較高的濾波算法施用算法切片方法,可能會因為需要的臨時存儲空間太多,而難以滿足實際應(yīng)用需要. 可以使用以時間換空間的策略,設(shè)計一個時間復(fù)雜度更高,但空間復(fù)雜度為O(1)的算法.

3.2 邊緣處理優(yōu)化

以輸入圖像邊緣的像素點為濾波窗口中心,與窗口中某些位置對應(yīng)的像素點可能超出了輸入圖像的有效范圍. 為了保證計算結(jié)果的正確性,邊緣處理時要判斷像素位置的有效性. 在尺寸大小為m×n的圖像中,有m×n-(m-p+1)×(n-q+1)個濾波窗口需要進(jìn)行特殊處理,大量的條件判斷導(dǎo)致超流水線處理器效率低下.

通過算法切片后,可以根據(jù)窗口中當(dāng)前位置相對于窗口中心的偏移量計算出輸入圖像的有效處理范圍.假設(shè)當(dāng)前處理像素點與濾波窗口中心的偏移量為(x,y),則與輸入圖像中 Fi,j(0≤i≤m-1,0≤j≤n-1)對應(yīng)的像素點為 F’i,j(x≤i≤m+x-1,y≤j≤n+y-1). 若x≠0 或y≠0,均會導(dǎo)致一些位置的計算無效. 使用算法切片方法,只需縮小處理范圍,抑制無效區(qū)域的計算,便可以得到正確的結(jié)果. 故有效的處理范圍為 F’i,j(max(0,x)≤i≤m-1+min(0,x); max(0,y)≤j≤n-1+ min(0,y)). 算法切片方法只需通過p×q次計算來求出有效處理范圍,避免了傳統(tǒng)實現(xiàn)方式中圖像邊緣像素點處理的復(fù)雜性.

3.3 按列處理

通過算法切片后,需要多次遍歷輸入圖像的子矩陣,由于圖像像素數(shù)據(jù)在內(nèi)存中按行存儲,一般選擇按行方向處理. 在分簇結(jié)構(gòu)的處理器中,依次讀入相鄰的幾個像素,讓多個簇同時進(jìn)行處理. 但是每行最后剩余的待處理數(shù)據(jù)個數(shù)可能比處理器簇數(shù)要少,不能讓多個簇同時執(zhí)行,此時需要進(jìn)行尾數(shù)處理.

對于BWDSP 1042這類無數(shù)據(jù)cache結(jié)構(gòu)的DSP,不需要考慮存儲空間的局部性,可以全部按列進(jìn)行軟件流水. 以s列為基本單位(s與處理器簇數(shù)以及每個簇能夠處理的數(shù)據(jù)個數(shù)相關(guān))依次進(jìn)行軟件流水,最后對剩余的幾列進(jìn)行尾數(shù)處理.

求輸入圖像F濾波窗口的Hadamard乘積,按行軟件流水化,大約有m×p×q次流水線中斷. 全部按列方向處理最多有[(nmods)+1]×p×q次流水線中斷,而且所有像素點的計算都在流水線中完成,不需要通過串行的方式處理尾數(shù). 常見高性能DSP分成4簇或8簇,并且每個簇能夠處理1～2個像素點,對于大部分圖像尺寸,按列方向進(jìn)行軟件流水,流水線中斷次數(shù)更少.

4 算法實現(xiàn)

圖像濾波庫中維納濾波,高斯濾波,拉普拉斯濾波等函數(shù),由于空間復(fù)雜度低,可以直接使用算法切片方法進(jìn)行優(yōu)化. 對于中值濾波等空間復(fù)雜度高的函數(shù),需要分別進(jìn)行算法改進(jìn). 本節(jié)以常用的中值濾波函數(shù)為例介紹如何使用算法切片方法,并結(jié)合平臺特性進(jìn)行優(yōu)化.

4.1 迭代中值算法

對于一個長度為n,元素互異的數(shù)組,可以在空間復(fù)雜度為O(1)的限制內(nèi)求出中值. 首先,遍歷數(shù)組求出最大值m1; 當(dāng)?shù)诙伪闅v數(shù)組時,選出所有小于m1的最大值m2; 以此類推,當(dāng)?shù)趇+1 次遍歷數(shù)組時,在所有小于mi的數(shù)中,選擇最大值mi+1. 按照該規(guī)則,通過多次迭代可以求出中值.

上述算法僅適用于沒有重復(fù)元素的數(shù)組,不能直接應(yīng)用到中值濾波函數(shù)的求解過程中. 可以通過一種映射規(guī)則,將普通數(shù)組映射成元素互異的數(shù)組,來解決該問題.

假設(shè)有一整數(shù)數(shù)組H,其元素個數(shù)為n(n≥2). 定義數(shù)組G為Gi=Hi×n+i(i為元素下標(biāo),0≤i≤n-1),則對于任意下標(biāo)為i、j(0≤i

1) 當(dāng)Hi≤Hj時,易證Gi

2) 當(dāng)Hi>Hj時,Gi>Gj的證明如下:

∵Hi>Hj

∴Hi×n>Hj×n

∵Hi,Hj為整數(shù)且n≥2

∴Hi×n≥(Hj+1)×n

∵Gi=Hi×n+i≥Hi×n;Gj=Hj×n+j

∴Gi>Gj

從上述證明可以看出,數(shù)組G中的元素均不相同.若要計算數(shù)組H的中值,只需先求出無重復(fù)元素數(shù)組G的中值med,最后將med整除n,可以得到數(shù)組H的中值. 灰度值、RGB圖像單通道值均為無符號整數(shù),滿足上述限制條件,而且它們只占1～2個字節(jié),在變量分配空間足夠的情況下,不會產(chǎn)生溢出. 對濾波窗口應(yīng)用迭代中值算法,根據(jù)窗口位置即可計算出對應(yīng)數(shù)組中的偏移量,如算法1所示.

對迭代中值濾波算法進(jìn)行切片,可以將核心計算過程分成[(p×q+1)/2]×(p×q+1)個操作序列. 圖3 給出了迭代中值濾波各切片間的依賴關(guān)系,Sij表示第i輪遍歷的第j個切片. Si0用于初始化臨時矩陣,Si1～Sin分別讀入窗口中的一個像素,然后依次執(zhí)行算法1中的8～10行對應(yīng)的操作,并對計算結(jié)果進(jìn)行合并與保存.

算法1. 迭代中值濾波算法輸入: a window Wof Image F輸出: med,median of window W1.S= p×q 2.last= +∞3. fork= 1 to (S+1)/2 do 4. med= 0 5. offset= 0 6. fori= 0 top-1 do 7. forj= 0 toq-1 do 8. temp= Wi,j×S+offset9. iftemp

圖3 迭代中值濾波切片依賴關(guān)系

4.2 條件判斷

直接使用BWDSP 1042中的條件跳轉(zhuǎn)指令實現(xiàn)算法中的判斷語句,會因為分支預(yù)測失敗導(dǎo)致流水線中斷. 而且對于多簇處理器而言,多個簇進(jìn)行相同的條件判斷,得出的結(jié)果可能不一致,從而導(dǎo)致各個簇的指令流不同.

為了減少因條件判斷導(dǎo)致的流水線中斷,可以采用BWDSP 1042中特殊的硬件邏輯. 對于簡單的數(shù)據(jù)選大選小問題(如算法1第10行),直接使用max、min指令來計算. 對于控制程序流向的條件判斷(如算法1第9行),可以利用BWDSP 1042中CPred條件執(zhí)行控制器通道來控制各分支指令的執(zhí)行. 首先CPred通道獲取條件判斷的結(jié)果,然后根據(jù)判定結(jié)果抑制無效分支中所有指令的執(zhí)行. 通過使用這些硬件邏輯,能夠有效的減少流水線的中斷次數(shù),使程序更加高效.

4.3 零開銷循環(huán)

圖像濾波處理至少需要四重循環(huán),內(nèi)層循環(huán)的流水線中斷對整體性能的影響較大. 如迭代中值濾波函數(shù)需要五重循環(huán),共計[(p×q+1)/2]×(p×q×m×n)次循環(huán)迭代. 使用普通的if指令來判斷循環(huán)是否結(jié)束,每個循環(huán)體結(jié)尾處都會產(chǎn)生大量的空操作,導(dǎo)致計算資源浪費(fèi).

現(xiàn)代高性能DSP普遍采用零開銷循環(huán)技術(shù)來解決循環(huán)體結(jié)尾處的流水線停頓,BWDSP 1042也不例外. BWDSP 1042使用零開銷循環(huán)寄存器來保存循環(huán)體的長度,指令流水線在FE2級根據(jù)該專用寄存器的值,提前判斷并預(yù)取循環(huán)體開始指令行的代碼,使得循環(huán)在執(zhí)行過程中不會產(chǎn)生流水線停頓.

5 實驗結(jié)果與分析

根據(jù)第3、4節(jié)描述的優(yōu)化方法,在BWDSP 1042上對圖像濾波庫中的函數(shù)進(jìn)行了測試. 實驗平臺為 BWDSP 1042 模擬器,操作系統(tǒng)為 32 位 Windows 7,集成開發(fā)環(huán)境是 ECS(Efficient coding studio) 2.0.0.1,使用BWCC編譯器.

本文首先對空間復(fù)雜度高的中值濾波算法進(jìn)行測試,以尺寸大小為256×256的lena圖像作為測試用例.分別選用大小為3×3、5×5的窗口進(jìn)行中值濾波,處理結(jié)果如圖4所示. 經(jīng)比較,迭代中值濾波算法的計算結(jié)果與傳統(tǒng)中值濾波算法的計算結(jié)果相同.

圖4 迭代中值濾波算法計算結(jié)果

表1列出了傳統(tǒng)中值濾波算法和迭代中值濾波算法的計算耗時情況. 可以看出,雖然在串行計算方式下,迭代中值濾波算法所需要的指令周期數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于傳統(tǒng)中值濾波算法,但使用算法切片優(yōu)化方法后,迭代中值濾波算法的指令周期數(shù)更少,這主要是因為迭代中值濾波的時間復(fù)雜度高于傳統(tǒng)中值濾波算法,而前者能夠通過使用算法切片方法來加快計算速度. 還可以看出,以濾波窗口為單位進(jìn)行軟件流水,函數(shù)性能提升都不超過5倍,主要是由于流水線頻繁中斷,且流水線加速比很小. 使用算法切片方法細(xì)分迭代中值濾波函數(shù)處理單位,使得超流水線的優(yōu)勢得到充分發(fā)揮,函數(shù)性能較切片前進(jìn)一步提升了51倍以上.

本文接著對圖像濾波庫中空間復(fù)雜度為O(1)的函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化與測試. 由于不需要額外存儲空間,可以直接對這些函數(shù)進(jìn)行切片. 在四簇流水模式下,圖像濾波庫中部分核心函數(shù)切片前后的加速情況如圖5所示(輸入圖像的尺寸大小為256×256). 所有函數(shù)的加速比均在52倍以上,而且隨著窗口的增大,加速比也隨之增大.

表1 中值濾波函數(shù)測試結(jié)果 (單位: 萬個指令周期)

圖5 圖像濾波函數(shù)加速比

6 結(jié)語

本文通過對復(fù)雜的圖像濾波算法進(jìn)行切片,并按列方向多簇流水化,讓流水線重復(fù)執(zhí)行大量相同的操作序列,以減少流水線中斷次數(shù),同時提高流水線加速比. 結(jié)合 BWDSP 1042 平臺的特殊硬件邏輯,對中值濾波等圖像濾波處理函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化. 實驗結(jié)果表明,使用算法切片優(yōu)化方法,能夠充分發(fā)揮現(xiàn)代高性能處理器的優(yōu)勢,大幅度提升函數(shù)的處理效率. 下一步將對其他圖像處理函數(shù)進(jìn)行平臺移植與優(yōu)化,以實現(xiàn)全面且高效的圖像處理函數(shù)庫.

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Optimization of Image Filtering Library for High-Performance DSP

ZHENG Xiao-Song,GU Nai-Jie,YE Hong

(School of Computer Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230027,China)
(Anhui Province Key Laboratory of Computing and Communication Software,University of Science and Technology of China,Hefei 230027,China)
(Institute of Advanced Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230027,China)

Filter functions play a significant role in image processing. The traditional implementation method takes the window as the processing unit,whose size is so small that the pipeline is interrupted frequently. This paper proposes an optimization method of algorithm slicing to settle this problem. First,the filtering algorithm is sliced so that each slice processes one pixel in the filter window. Then,the effective processing range is calculated from the position of the pixel in the filter window to remove the complex conditional judgment of the edge of the image. Finally,the software pipeline is carried out in the column direction,allowing the pipeline to repeat a large number of identical instruction sequences.Combined with BWDSP 1042 special instructions and hardware logic,the median filter and other image filtering functions are optimized. The experimental results show that the performance of the entire image filtering functions is improved by more than 51 times in the four-cluster pipeline mode.

digital signal processor(DSP); superpipline; multi-cluster; image filtering; software pipeline; median filter

鄭曉松,顧乃杰,葉鴻.面向高性能 DSP的圖像濾波庫優(yōu)化.計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2017,26(12):124–129. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/6115.html

安徽省自然科學(xué)基金(1408085MKL06); 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計劃基金(B07033)

2017-03-15; 修改時間: 2017-04-05; 采用時間: 2017-04-13