[发明专利]一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片

说明书

本发明涉及一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片，通过对输入的原图选用不同的尺度系数先做行顺序高斯卷积，然后把各层行高斯卷积结果暂存到各自对应的存储器中。然后从存储器中读取列数据，选用不同的尺度系数做列顺序高斯卷积，得到高斯金字塔图像。对高斯金字塔图像，采用下一层图像减上一层图像得到高斯差分金字塔。通过采用并行读取图像数据与串行高斯卷积运算相结合的方式，只使用一组高斯卷积运算单元进行分时复用，提高了运算单元使用效率；同时采用流水设计，通过读取图像数据与高斯卷积运算并行进行，保证了算法的实时性。本发明不仅大大减小了硬件电路的面积、降低了瞬时功耗，而且保证了算法的实时性。

技术领域

本发明涉及机器人视觉技术领域，具体涉及一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片。

背景技术

SIFT算法尺度空间生成方法是在图像多尺度空间理论上发展出来的，SIFT算法为鲁棒性较好的一种图像特征检测方法。该算法不仅具有尺度、旋转、仿射、视角、光照等不变性，对目标的运动、遮挡、噪声等因素影响也能保持较好的匹配效果，广泛应用于视频跟踪、移动机器人定位与地图创建、物体识别、图像全景拼接、人脸识别等领域。但随着网络图像、高清数字图像等所需处理的图像尺寸越来越大，以及物体运动跟踪、目标识别等任务对算法实时性、高精度运算要求的增加，基于传统结构的计算机软件系统，显然不能很好地满足应用需求。因此，利用硬件电路的高速并行运算能力，对SIFT算法采用高速并行架构设计，以达到实时性、高精度的应用需求，成为现在研究的热点。

SIFT算法尺度空间的建立在硬件电路实现的过程中，要均衡运算速度、运算精度和硬件电路面积等因素。判断硬件电路实现SIFT算法建立尺度空间是否达到最优，不仅需要考虑其计算精度和计算时间，还需要考虑算法实现所占用的硬件资源。硬件电路生成尺度空间很多都是采用并联方式，以节省运算时间，但采用并行架构增加运算能力的同时，硬件电路的面积也成倍增加。中国专利申请号为201810495451.5的发明申请公开了一种图像匹配描述子生成尺度空间的硬件电路实现方法，建立尺度空间高斯金字塔空间并行方法，同时对一组中所有高斯图像做高斯卷积滤波。该方法虽然通过并行架构设计增大了高斯卷积运算能力，以达到实时性的应用需求，但是高斯卷积运算单元也成倍增加，导致硬件电路面积大大增加。因此，如何加快SIFT算法尺度空间的建立速度以满足实时性，又能节省硬件电路的面积，就成为硬件电路实现SIFT算法建立尺度空间的技术难点。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种图像尺度空间建立方法及图像处理芯片，能够在保证图像处理效率的同时，减小硬件电路面积。本发明的具体技术方案如下：

一种图像尺度空间建立方法，包括如下步骤：步骤1：输入待建立图像尺度空间的原图；步骤2：采用一个高斯卷积运算单元，分别以M组不同的尺度系数对原图中的像素点进行行高斯卷积处理，并将处理结果分别存储至不同的存储器中，所述M为大于或等于6的自然数；步骤3：并行从这些存储器中以列的形式读取像素点，读取的像素点所对应的列的长度为高斯卷积核长度，在读取下一列像素点的同时，调用高斯卷积运算单元依次对已读取的当前列的像素点进行列高斯卷积处理，直到完成所有像素点的列高斯卷积处理，形成一组高斯图像；步骤4：将每组高斯图像中的下一层图像减上一层图像；步骤5：确定当前形成的一组高斯图像中倒数第三层图像进行1/2缩放后形成的新的原图，判断新的原图的像素是否小于预设像素值，如果否，则返回步骤2，如果是，则结束，并基于步骤4的结果，形成高斯差分金字塔。