[發明專利]一種面向硬件加速器的圖像匹配方法無效
申請號: | 201210008071.7 | 申請日: | 2012-01-12 |
公開(公告)號: | CN102609937A | 公開(公告)日: | 2012-07-25 |
發明(設計)人: | 扈嘯;黃俊杰;陳書明;劉衡竹;龔國輝;劉仲;魯建壯;陳勝剛 | 申請(專利權)人: | 中國人民解放軍國防科學技術大學 |
主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T1/00 |
代理公司: | 湖南兆弘專利事務所 43008 | 代理人: | 周長清 |
地址: | 410073 湖南省長沙市開福區硯瓦池正街47號*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索關鍵詞: | 一種 面向 硬件 加速器 圖像 匹配 方法 | ||
技術領域
本發明涉及圖像匹配領域,特指一種支持硬件加速器的圖像匹配方法。
背景技術
圖像匹配就是給定參考的模板圖像后,在待匹配中搜索與模板圖像最接近的目標點位置的過程。基于灰度值的相關匹配算法是圖像匹配的常用方法。相關匹配算法直接利用模板圖像和待匹配圖像的灰度值信息進行相似性比較,在較高分辨率的待匹配圖像上搜索模板圖像的相似區域,實現在待匹配圖像上的位置匹配。相關匹配算法運算的核心是對兩幅圖像相似性度量準則的運算。在基于灰度的相關匹配算法中,確定以灰度相似為基礎的相似性度量函數是算法的重要環節。相似性度量函數是判斷兩幅圖像相似度的標準。常見的灰度相關算法中的相似性度量函數包括最小絕對差算法,最小平方差算法,零均值平均絕對差算法,歸一化互相關算法等。其中絕對差和平方差相似性度量相同,其值越大,說明兩幅圖像差異越大越不相似;反之,值越小,說明兩幅圖像越相似。對絕對差及平方差度量進行零均值化,可以克服幀間亮度變化對匹配造成的影響。歸一化互相關度量沒有偽極大值,且不受圖像間刻度誤差的影響。但其計算量大,影響到算法的實時性。目前基于灰度值相關的快速圖像匹配算法的研究大多集中在軟件實現層面,沒有與硬件化運算相關聯。現有文獻中已公開了一種歸一化積相關圖像匹配算法中的圖像分塊并行處理方法(李俊山沈續榜,歸一化積相關圖像匹配算法中的圖像分塊并行處理方法[J],小型微型計算機系統,2004,25(11):1986-1989),雖然能應用于歸一化積相關圖像匹配中,但是該算法采用的是塊與塊之間的數據按行或列平行移動的方法,導致了塊與塊之間存在著較高的通信復雜度。
以絕對差累加和作為相似性度量函數的相關匹配算法是一種最基本的圖像匹配算法。通常求待匹配圖像和模板圖像的絕對差累加和構成的相關系數矩陣時,是將模板在待匹配圖像按照一定順序滑動。模板覆蓋到區域左上角頂點的相關系數則是模板覆蓋到的所有點所在的圖像上灰度值與匹配模板對應點灰度值的絕對差累加和。該匹配算法的運算量與模板圖像分辨率成正比。絕對差累加和的相關匹配計算復雜度低,且能夠實現硬件化提高算法速度。
硬件加速器采用一個PE陣列結構和一個加法樹結構加速絕對差累加和運算的執行。如圖1所示,硬件加速器包括DMA接口、搜索窗口緩沖區(P_Buffer)、模板緩沖區(T_Buffer)和計算結果緩沖(SAD_Buffer)、狀態機(FSM)、AD陣列和加法樹及累加結構。SAD加速器通過外設總線和DMA總線同DSP核相連,通過外設總線對SAD加速器進行配置。DMA總線在SAD加速器和DSP核間傳輸圖像數據和計算結果。對64*64的搜索窗口與32*32的模板圖像進行絕對差累加和的相關計算時,采用軟件方式實現,得到相關系數矩陣的時間為3s,而采用硬件加速器運算,得到相同結果的時間僅需1.37ms。從時間耗費來看,硬件化計算的優勢相當明顯,比軟件計算的速度提高了3個數量級。但是硬件化的相關計算也存在問題:由于圖像緩沖器的限制,SAD加速器只能支持計算64*64的待匹配圖像與32*32的模板圖像匹配,當模板圖像的分辨率較大時,絕對差累加和匹配算法無法直接應用硬件化計算。在實際的應用中,面臨的搜索窗口大小和模板大小往往是64*64和32*32的若干倍。因此如何對圖像和模板拆分,使之成為一系列的基本粒度單元運算是一個關鍵問題。同時要考慮到,拆分后的計算仍然覆蓋到了整個圖像和模板而沒有遺漏,拆分后的計算量最小,同時數據的搬運量最小。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是:針對現有技術存在的問題,本發明提供一種能實現圖像相關匹配算法的,運算速度快、運算性能。
為解決上述技術問題,本發明采用以下技術方案:
一種面向硬件加速器的圖像匹配方法,包括以下步驟:
(1)將待匹配圖像WM*N拆分成m*n個大小為B*B的基本方格,其中m=M/B,n=N/B;將模板圖像TP*Q拆分為p*q個大小為B*B的基本方格,其中p=P/B,q=Q/B;
(2)將待匹配圖像中的每一個基本方格與其右側、下側、右下側緊鄰的三個基本方格合并,形成m*n個大小為2B*2B的組合方塊;
(3)將模板圖像在待匹配圖像上滑動,被覆蓋區域為子圖;將模板圖像中的一個B*B基本方格和其在滑動過程中覆蓋子圖的所有組合方塊分別依次關聯,根據相關性度量函數的算法形成(m-p)*(n-q)個相互獨立的基本計算單元;
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