[发明专利]一种可重构的一维卷积处理器

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种一维卷积处理器。

背景技术

图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。在人类接受的信息中，图像等视觉的信息占到80％。数字图像处理通过数学运算对图像信息进行各种加工处理，来改善图像的视觉效果和提高图像的实用性。数字图像处理主要研究内容包括图像去噪、图像增强、图像变换、图像编码、图像压缩、图像识别、图像分割、特征提取、边缘检测等。近年来，图像处理不但在模型建立与算法优化方面取得了重大进步，还在生物医学、工业生产、遥感、天文学、军事、通信等领域获得了广泛关注和应用。

随着集成电路的高速发展，二维卷积已经在数字信号处理器(DSP)，图像处理单元(GPU)和专业集成电路(ASIC)上实现了。在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)中的DSP块也已经实现了二维卷积(Kill Benjamin,Abbes Amira,“Efficient reconfigurable architectures of generic cyclic convolution.”)。对于实时高分辨率图像的卷积处理，依然是一个挑战(Mohammad K.,Agaian S.,“Efficient FPGA implementation of convolution.”)。近年来，由于对大模板同步卷积的需求逐渐增大，低硬件资源消耗、高处理速度的卷积处理器越来越受到研究人员的关注。

综上所述，目前的卷积处理器主要存在的问题有：运算的速度慢，效率低，不能实时处理图像；硬件资源消耗大，不易于在硬件上实现；处理器的灵活性差，不适于多种不同模板的需求。

发明内容

本发明的目的在于将复杂的二维卷积分离成分别与一个一维列向量和一个一维行向量的卷积，提供一种可重构的一维卷积处理器；结构简单、灵活性好、硬件资源消耗低、易于硬件实现，运算速度快，能够实时地进行大分辨率的灰度图像与大卷积模板的卷积运算。通过控制模块控制，可以灵活的改变可重构一维卷积模块的输入和级联方式，实现多种卷积模板下的卷积运算。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种可重构的一维卷积处理器，包括输入控制模块、行存模块和可重构一维卷积模块；可重构一维卷积模块连接输入控制模块和行存模块，输入控制模块连接行存模块；输入控制模块，用于通过控制信号控制行存模块输出不同行数的图像像素信号，通过控制信号控制可重构一维卷积模块的一维列向量阵列和一维行向量阵列的连接方式，通过控制信号动态配置卷积模板参数，以此实现多级级联、不同模板大小的图像卷积运算；行存模块，用于接收图像信号，存储图像像素信息，根据输入控制模块的控制信号动态改变输出的行数，行存模块同时输出相应行数的图像像素信号到可重构一维卷积模块；可重构一维卷积模块，根据行存模块输入的图像信号和输入控制模块的控制信号，改变卷积阵列的级联方式和卷积模板参数，完成不同模板大小的图像卷积运算，输出经过卷积运算处理的图像。

优选的，所述可重构一维卷积模块包括若干6×1一维列向量卷积阵列和若干6×1一维行向量卷积阵列；6×1一维列向量卷积阵列包括6个第一2输入乘法器、2个第一3输入加法器和1个第一2输入加法器；列向量卷积阵列中的第一2输入乘法器的一个输入为一维列向量系数，另一个输入为图像行存模块输出或者为前一级卷积阵列输出，第一3输入加法器的输入为对应3个第一2输入乘法器的结果，第一2输入加法器的输入为对应两个第一3输入加法器的结果；6×1一维行向量卷积阵列包括6个第二2输入乘法器、2个第二3输入加法器和1个第二2输入加法器；行向量卷积阵列中的第二2输入乘法器的输入为一维卷积模板系数和同一级列向量阵列的输出，第二3输入加法器的输入为对应3个第二2输入乘法器的结果，第二2输入加法器的输入为对应两个第二3输入加法器的结果。

优选的，所述可重构的一维卷积处理器由四个6×1一维列向量卷积阵列和四个6×1一维行向量卷积阵列采用串、并混合的连接方式构成。

优选的，可重构的一维卷积处理器的一维卷积处理硬件实现方法包括：(1)先列后行的方法：图像先与一维列向量进行一维卷积运算得到结果再与一维行向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果；(2)先行后列的方法：图像先与一维行向量进行一维卷积运算得到结果再与一维列向量进行卷积运算得到最终的卷积运算结果。

一种可重构的一维卷积处理器，将一个二维的卷积模板分离成一个一维列向量与一个一维行向量乘积的形式，将卷积处理分离成图像相应像素分别与一维列向量和行向量的卷积。