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淺談ADSP2189常用的圖像處理方法

2017-10-24 | rar | 0.3 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

近幾年來,Analog Devices公司ADSP系列數字信號處理器以其優異的性能和簡單易學的語言逐漸受到人們的青睞,其中的ADSP218X定點系列更是得到廣泛的應用。ADSP2189片內有192KB的RAM,因此更多地應用于圖像領域。本文就圖像處理壓縮過程中常用到的算法及其在ADSP2189上的實現進行了分析,如何充分利用ADSP系列數字信號處理器特殊的硬件結構和功能強大的指令集實現各種算法是本文討論的重點。然而作為通用定點處理器,處理過程中如何避免可能出現的問題以及如何解決問題也是本文所要討論的。
  1 ADSP2189及EZ-KIT簡介
  ADSP2189是指令執行速度最高可達75MIPS的16位定點數字信號處理器,主要具有以下特點:單周期指令執行,片內的程序控制器不會附加循環和條件指令的執行周期;三總線的體系結構允許在單指令周期中進行雙操作數傳遞;片內192KB的存儲器可被配置成32K×24bit的程序區(PM Program Memory)和48K×16bit的數據區(DM: Data Memory),而PM中還可同時存放數據。除了具有優異的計算能力外,ADSP2189還具有強大的系統接口:8位的BDMA端口尋址可達4MB,用來提供片內外存儲器的高速存取;16位的IDMA(Internal Direct Memory Access)端口可實現主系統對片內存儲器的高速存取;2048個I/O地址,支持并行的外設;兩個雙緩沖串口,帶自動壓擴。
  ADSP-2189M EZ-KIT Lite是一塊可用來演示驗證DSP基本算法的仿真板,也是本文所有算法的測試平臺。它主要由以下器件組成:
  ·ADSP-2189M 75 MIPS DSP
  ·AD73322立體聲編譯碼器
  ·RS-232接口
  ·FLASH存儲器
  EZ-KIT Lite的FLASH存儲器中帶有監控程序,這段程序可完成仿真板與PC機間的串行通信,并允許用戶下載、執行和調試ADSP2189程序。EZ-KIT Lite可與EZ-ICE仿真器相連,通過EZ-ICE仿真器,用戶可以單步執行程序、觀察和改變寄存器和內存值以及完成其它調試工作[1]。
  2 模板運算
  在圖像處理時,模板運算有著廣泛的應用。例如,在邊沿檢測時,通過將像素矩陣與邊沿檢測矩陣即模板相卷積來實現檢測功能;在圖像平滑時,通過模板運算來濾除噪聲。模板運算的數學涵義就是卷積(或互相關)運算[2],它是一項非常耗時的運算。以模板1/16[1 2 1 2 4 2 1 2 1]為例,每個像素完成一次模板操作要用9個乘法、8個加法和1個除法。對于一幅N×N的圖像,就是9N2個乘法,8N2個加法和N2個除法,算法復雜度為0(N2)。一幅較大的圖像計算量是很大的,所以很多專用的圖像處理系統,用硬件來完成模板運算,這樣可以大大提高速度。在ADSP2189上快速實現模板運算需要充分利用ADSP2189的結構特點和功能強大的指令集。由于ADSP的哈佛結構允許同時訪問程序和數據存儲器,而ADSP的多功能指令(Multifunction Instructions)在執行算術操作的同時還可以并行進行數據傳輸,因此在單周期內可以完成取指、譯碼、讀數、執行和調整寄存器。例如,MR=MR+MX0*MY0(SS)、MX0=DM(I0,M0)、MY0=PM(I4,M4),MX0和MY0分別從數據和程序存儲區以間接尋址方式取得操作數相乘,乘積與結果寄存器中數值相加后放回結果寄存器,數值計算的同時地址指針寄存器I0、I4中的地址自動與調整寄存器中M值進行相加更新。雖然ADSP2189支持除法指令,但為了提高速度,可在程序中將除法改為乘以除數的倒數。另外,在程序中將2維模板運算轉換成1維模板運算,可極大地降低運算量。需要注意的是,由于ADSP2189中CNTR寄存器為14bit,所以在單循環處理中輸入像素個數必須小于16383。模板運算程序的流程如圖1所示。
  淺談ADSP2189常用的圖像處理方法
  以3×3模板為例,通過在Visual DSP環境下設置PROFILE選項,可以得到以下結論:對于一個100×100的數組,完成模板運算共需要96445個指令周期;對于一個640×480的數組,共需要3052205個指令周期,遠遠低于直接計算。
  3 DCT變換
  許多圖像壓縮算法采用DCT(Discrete Cosine Transform,即離散余弦變換)來消除像素間冗余,例如JPEG 、H.261以及MPEG。采用DCT是因為它具有以下優點:DCT不同于DFT(Discrete Fourier Transform,即離散傅立葉變換),它屬于實域運算;DCT變換矩陣的基向量很接近于托波列茲矩陣的特征向量,所得變換系數具有弱相關性,可以單獨處理各系數而不損失壓縮效率。
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