圖像處理難點分析及處理器選擇

　　同時，根據(jù)應(yīng)用不同，圖像預(yù)處理又可分為生物識別應(yīng)用中的圖像預(yù)處理和視頻監(jiān)控應(yīng)用中的圖像預(yù)處理。對于生物識別應(yīng)用，以指紋識別為例，其預(yù)處理主要包括指紋圖像增強、指紋圖像二值化、指紋圖像細(xì)化、指紋圖像細(xì)化后處理。而視頻監(jiān)控應(yīng)用中的圖像預(yù)處理主要是指對圖像傳感器輸出的連續(xù)圖像進行分析，獲取足夠的信息，并通過自動白平衡、伽馬(Gamma)校正、自動聚焦、自動曝光、背光補償?shù)葋硖岣邎D像的實際效果。

圖像預(yù)處理的挑戰(zhàn)

　　無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，其圖像預(yù)處理正面臨以下挑戰(zhàn)：

　?、?用戶對圖像質(zhì)量的要求越來越高，圖像預(yù)處理的算法越來越復(fù)雜，從而對圖像預(yù)處理主芯片處理能力及存儲空間提出了更加苛刻的要求。

　?、?用戶對圖像的實時性處理和傳輸要求越來越高，一方面要求圖像預(yù)處理算法盡量優(yōu)化、精簡，另一方面也對圖像預(yù)處理主芯片的內(nèi)核處理能力、內(nèi)部總線架構(gòu)、數(shù)據(jù)傳輸能力、外圍接口，以及硬件整體架構(gòu)和指令集對預(yù)處理算法的支持提出了更高要求。

　　⑶ 不同于圖像和視頻編解碼算法具有業(yè)界統(tǒng)一的算法標(biāo)準(zhǔn)和清晰的演進路線圖，圖像預(yù)處理算法不僅沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和清晰的發(fā)展方向，甚至在很大程度上，方案提供商正是通過這些"秘密"的個性化算法來作為市場競爭的法寶。此外，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不同、需求的提高和技術(shù)本身的演進，原有算法會不斷升級，新的算法會不斷涌現(xiàn)，這些都要求圖像預(yù)處理芯片具有更高的靈活性和適應(yīng)能力。

　?、?對于方案提供商來說，不僅其體現(xiàn)競爭力的核心算法需要防止被非法讀取或拷貝，而且無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，其圖像數(shù)據(jù)往往都會涉及隱私，因此也需要提供可以信任的安全保證。以上兩方面，都要求圖像處理芯片必須提供一個可靠、完全的處理平臺。

　　除了以上挑戰(zhàn)，從系統(tǒng)設(shè)計的角度來講，還面臨以下幾方面的需求：

　　⑴ 雖然圖像預(yù)處理和圖像處理工作巨大，但是工程師并不希望采用多個芯片來處理這件事情。因為信號處理和控制系統(tǒng)分別運行于不同處理器的傳統(tǒng)DSP架構(gòu)已經(jīng)讓工程師非常頭疼，如果再把圖像預(yù)處理和圖像處理分開，則更加大了工程師進行系統(tǒng)開發(fā)、系統(tǒng)聯(lián)調(diào)、系統(tǒng)維護的難度。因此，對于系統(tǒng)設(shè)計中的主芯片DSP來說，還面臨集成度的要求--有沒有可能在單芯片上實現(xiàn)圖像預(yù)處理、圖像處理，甚至包括系統(tǒng)控制等功能。

　?、?隨著包括預(yù)處理在內(nèi)的整個圖像處理算法復(fù)雜性的不斷增加，作為主處理器的DSP,除了需要提供足夠的硬件處理能力之外，還應(yīng)該在軟件上提供針對該處理器專門優(yōu)化的指令集，從而幫助工程師降低對處理器物理架構(gòu)的熟悉難度，最大限度的駕馭、發(fā)揮處理器的特性，盡快開發(fā)出精簡、優(yōu)化的圖像處理算法。

　?、?除了上面提到的專門優(yōu)化的指令集以外，面對日益復(fù)雜的圖像處理和產(chǎn)品上市時間的壓力，工程師還期望處理器供應(yīng)商能夠分擔(dān)一些他們的工作--比如，提供專門針對該處理器優(yōu)化、僅占極少量時鐘周期的底層圖像處理軟件模塊，以幫助他們縮短圖像處理算法開發(fā)流程，并加速軟件移植。

　　另外，功能強大、界面友好、簡單易學(xué)的開發(fā)工具也是系統(tǒng)開發(fā)中工程師要求的重點，而且隨著系統(tǒng)復(fù)雜度和模塊復(fù)用性需求的增加，對開發(fā)工具的兼容性也提出了更高的要求。

　　硬件特性