[发明专利]用于方向梯度直方图计算的硬件加速器

说明书

在用于方向梯度直方图计算的硬件加速器(312)中，梯度计算组件(400)计算像素的梯度G_x和G_y。箱标识组件(402)基于代表性方向角G_x以及G_x和G_y的符号来确定所述像素的角箱的箱标识符。幅值组件(404)基于所述代表性方向角和所述箱标识符来确定所述梯度的幅值G_mag。

背景技术

对于许多嵌入式计算机视觉应用(如高级驾驶辅助系统(ADAS)中的行人识别)来说，需要快速加权梯度(角度)计算。例如，canny边缘和其它角度边缘以及特征检测算法需要计算图像像素的方向梯度以帮助确保准确的、薄的边缘。在另一个实例中，许多视觉算法将方向梯度直方图(HOG)的特征用于一般对象检测，这需要计算图像的多个窗口中的每个像素的方向梯度并计算每个窗口的方向梯度的直方图分布。

方向梯度和直方图计算在计算上是昂贵的。例如，对于HOG算法，通过以下给出x梯度和y梯度的方向角θ以及像素的梯度的幅值：

θ(x,y)＝tan^-1(G_y/G_x)

其中G_x和G_y是相应的水平梯度和竖直梯度。对图像中的多个重叠检测窗口中的每个像素的方向角θ和G_mag进行计算。在嵌入式计算机视觉应用中实时执行针对大的图像的此些计算可能消耗嵌入式装置中当前使用的处理器的大部分计算能力(如果不是全部的话)。

发明内容

所描述的实例涉及用于加速方向梯度直方图计算的方法和设备。一方面，提供了一种用于方向梯度直方图计算的硬件加速器，所述硬件加速器包含：梯度计算组件，所述梯度计算组件被配置成计算像素的梯度G_x和G_y；箱(bin)标识组件，所述箱标识组件被配置成基于多个代表性方向角G_x以及G_x和G_y的符号来确定所述像素的角箱的箱标识符；以及幅值组件，所述幅值组件被配置成基于所述多个代表性方向角和所述箱标识符来确定所述梯度的幅值G_mag。

一方面，提供了一种用于硬件加速器中的方向梯度直方图计算的方法，所述方法包含：在所述硬件加速器的梯度计算组件中计算像素的梯度G_x和G_y；在所述硬件加速器的箱标识组件中确定所述像素的角箱的箱标识符，其中所述箱标识符基于多个代表性方向角G_x以及G_x和G_y的符号来确定；以及在所述硬件加速器的幅值组件中确定所述梯度的幅值G_mag，其中所述幅值基于所述多个代表性方向角和所述箱标识符确定。

一方面，提供了一种片上系统(SOC)，所述SOC包含：用于方向梯度直方图(HOG)计算的硬件加速器，所述硬件加速器能够配置成生成图像中的每个像素的箱标识符和梯度幅值；存储器，所述存储器耦接到所述硬件加速器以存储所述箱标识符和所述梯度幅值；HOG生成器，所述HOG生成器耦接到所述存储器，其中所述HOG生成器能够配置成使用由所述硬件加速器生成的所述箱标识符和所述梯度幅值生成HOG描述子；以及处理器，所述处理器耦接到所述存储器和所述硬件加速器，所述处理器能够操作以执行视觉处理应用，所述视觉处理应用被编程成对多个对象进行检测，所述视觉处理应用包括软件指令，所述软件指令将所述硬件加速器配置成生成所述箱标识符和所述梯度幅值并且将所述HOG生成器配置成使用所述箱标识符和所述梯度幅值生成所述多个对象中的每个对象的HOG描述子。

一方面，提供了一种用于使用硬件加速器进行方向梯度直方图(HOG)计算的方法，所述方法包含：通过所述硬件加速器确定图像中的每个像素的箱标识符和梯度幅值；以及使用所述箱标识符和所述梯度幅值计算用于对多种类型的对象进行分类的HOG描述子。

附图说明