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一種基于TS201的歸一化互相關快速算法

作者: 時間:2010-07-21 來源:網絡 收藏
在全圖遍歷的過程中,式(9)每次需要得到的計算結果只是在上次累加結果的基礎上,減去移出數據的累加值和增加移人數據的累加值,中間重復數據的累加結果不再重復計算,從而減少了計算量。匹配子圖遞推方案將會使單次子圖方差計算的計算量由2×m×n次加乘減少至2×m或者2×n次加乘。
2.2 多模板方案
遞推多模板方案的需要解決的另一個重要問題是匹配子圖的數據準備問題。有兩個不利因素導致產生此問題,一個是匹配子圖數據準備過程重復進行(M-m)×(N-n)次,占據了大量處理時鐘;另一個由式(2)的分析可知,算法運行過程中,每次相關匹配運算需要將實時圖數據塊與匹配子圖數據塊中的像素一一對應進行乘法運算。由于自身只支持32位取值(字取值),所以無法將直接獲取數據的方法獲得的起始像素不位于字首的匹配子圖數據塊用于計算,也即不能利用DMA使用雙緩沖的常規(guī)方式準備數據。
本文采用多模板計算方案來解決匹配子圖數據的準備問題。
多模板計算方案首先將處理器定位于4字取值工作模式,加載并行指令,使處理器的計算能力最大化;其次將實時圖予以適當的橫向放大,構建多個與匹配子圖等高的大實時圖塊,并分別在大實時圖塊范圍內將真實實時圖像數據進行逐點平移,與預匹配子圖像素相對應,非真實實時圖像素位置零,如圖1、圖2所示。

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/187871.htm


以圖2為例,上半部分圖像為構建的大實時圖塊,大實時圖塊中連續(xù)像素“4”點集為起始像素不位于字位上的真實模板圖像;下半部分圖像為大實時圖塊對應的大匹配子圖,大匹配子圖中連續(xù)像素“4”點集為真實實時圖對應的起始像素不位于字位上的真實匹配子圖。將這兩個擴大后的數據塊各個像素對應相乘并累加,其結果即為真實實時圖與真實匹配子圖對應像素的乘累加結果。這樣做不僅建立了兩個圖像數據塊各個像素間的對應相乘關系,而且也解決了起始像素不位于字位數據塊的數據獲取問題。
構建的這些大實時圖塊可直接與基準圖像上對應的放大子圖進行相關計算,省去匹配子圖數據的重復準備過程,以適當增加計算量的方式消去了多次重復數據準備占用的處理周期。配合4字處理工作模式,只需在算法運行的初期一次性地構建16個(m+16)×n的大實時圖塊,即可與全部匹配子圖進行相關運算,而原有的匹配子圖數據準備模式則需要構建(M-m)×(N-n)個m×n像素的圖像塊。

3 實驗結果
對使用匯編語言和遞推多模板方案構建的歸一化互相關進行測試。輸入由紅外圖像拉伸而來的128×128像素的8位基準圖像和64x 64像素的實時圖像,如圖3所示。


使用處理器的運行??梢跃_獲得實時圖像匹配坐標,運算時間統(tǒng)計結果見表l。



4 結語
結合ADSP-處理器特性,構建了遞推多模板最大互相關快速算法。實驗證明,該快速算法較常規(guī)算法的執(zhí)行時間明顯縮短,執(zhí)行效率提升較高。


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關鍵詞: 201 TS 快速算法

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