0 引言

    2010年HE K M等人提出了引導(dǎo)濾波(Guided Filter)^[1]算法。該算法與雙邊濾波最大的相似之處就是同樣具有保持邊緣的特性，不同之處在于它還克服了去偽影的影響。該算法被大量用于圖像處理領(lǐng)域中，在去雨雪^[2]、去霧^[3]、前景提取^[4]、圖像去噪、圖像增強(qiáng)、級(jí)聯(lián)采樣等方面有很好的處理效果。

    但是，隨著處理圖像的尺寸不斷擴(kuò)大，基于CPU處理的引導(dǎo)濾波算法越來(lái)越不能滿足人們的需求，因此，王新磊等^[5]用CUDA實(shí)現(xiàn)了引導(dǎo)濾波GPU加速。為使引導(dǎo)濾波能在嵌入式領(lǐng)域達(dá)到實(shí)時(shí)處理，本文提出了基于FPGA對(duì)引導(dǎo)濾波實(shí)現(xiàn)加速的方法。

1 引導(dǎo)濾波算法介紹

    引導(dǎo)濾波理論的基礎(chǔ)是局部線性模型。該模型認(rèn)為：任意函數(shù)上的任意一點(diǎn)與該點(diǎn)鄰近部分的點(diǎn)可以看成是線性關(guān)系，一個(gè)復(fù)雜的函數(shù)可以用很多局部線性函數(shù)來(lái)表示。若需要求出該函數(shù)上某一點(diǎn)的值，只需求出所有包含該點(diǎn)的線性函數(shù)的值，并求出這些線性函數(shù)值的平均值，這個(gè)平均值就是該函數(shù)上所求點(diǎn)的值。

2 引導(dǎo)濾波加速器設(shè)計(jì)

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹

    本文采用Zynq-7000系列的Zedboard開(kāi)發(fā)板[6]作為硬件開(kāi)發(fā)環(huán)境，其PS端提供了ARM Cortex-A9處理器、512 MB DDR3內(nèi)存空間和外部存儲(chǔ)接口。其PL端的XC7Z020 CLG481-1 EEP芯片提供了可編程邏輯陣列單元，為硬件加速提供了豐富的邏輯資源。本文采用SDSoC^[7]作為軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境，它是基于Zynq-7000全可編程芯片在嵌入式系統(tǒng)中的IDE（Integrated Development Environment）。

2.2 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    本文將單通道的圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在PS端的外部存儲(chǔ)中，之后讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存中。為了獲取最大的運(yùn)算性能，在引導(dǎo)濾波函數(shù)調(diào)用前分配好算法需要的圖像緩沖空間，將內(nèi)存空間指針以參數(shù)形式傳遞給引導(dǎo)濾波函數(shù)，供其使用，之后PS端調(diào)用引導(dǎo)濾波函數(shù)。本文將引導(dǎo)濾波算法分為兩部分，其中一部分是將對(duì)算法有較大影響的函數(shù)用硬件加速，硬件加速部分將數(shù)據(jù)傳到PL端，PL端將其用硬件邏輯電路實(shí)現(xiàn)，對(duì)實(shí)現(xiàn)的硬件再通過(guò)流水線、并行處理和算法重構(gòu)等優(yōu)化方法對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。處理完數(shù)據(jù)后，再將數(shù)據(jù)寫回到PS端。最終PS端將處理好的圖像存儲(chǔ)在外部存儲(chǔ)中。算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1所示。

2.3 優(yōu)化方法

2.3.1 流數(shù)據(jù)傳輸

    為了獲取PS端和PL端的最大傳輸性能，本文使用SDSoC開(kāi)發(fā)環(huán)境中的sds_alloc函數(shù)^[8]在PS端申請(qǐng)連續(xù)的物理地址作為圖像緩沖區(qū)，并在硬件函數(shù)聲明前插入指導(dǎo)編譯器的參數(shù)#pragma SDS dada zero_copy(imgIn[0:rows*cols])和#pragma SDS data access_pattern(imgIn[0:rows*cols])命令來(lái)將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為流數(shù)據(jù)^[8]進(jìn)行傳輸。

2.3.2 流水線優(yōu)化

    為了增加程序的并發(fā)性，流水線優(yōu)化可以使當(dāng)前操作沒(méi)有完成之前就開(kāi)始執(zhí)行下一個(gè)操作。環(huán)境SDSoC的PIPELINE^[8，10]優(yōu)化指令可以對(duì)函數(shù)及循環(huán)進(jìn)行優(yōu)化。下面分別對(duì)函數(shù)的流水線和循環(huán)的流水線優(yōu)化進(jìn)行說(shuō)明。

    (1)函數(shù)的流水線操作

    從圖2可以看出，func函數(shù)需要3個(gè)時(shí)鐘完成一組操作。若進(jìn)行兩組操作，在沒(méi)有進(jìn)行流水線優(yōu)化的情況下，每次操作順序執(zhí)行，最后一次輸出需要6個(gè)時(shí)鐘；而經(jīng)過(guò)流水線優(yōu)化的func函數(shù)，每經(jīng)過(guò)1個(gè)時(shí)鐘就可以讀取下一組數(shù)據(jù)，兩組操作完成后只需要4個(gè)時(shí)鐘周期就能夠輸出結(jié)果。由此可見(jiàn)，流水線優(yōu)化可以提高函數(shù)的并發(fā)性，增加算法的效率。

    (2)循環(huán)的流水線優(yōu)化

    從圖3可看出，用循環(huán)來(lái)對(duì)圖像像素進(jìn)行處理，假設(shè)每個(gè)像素處理時(shí)間為30個(gè)時(shí)鐘周期，若處理圖像大小為512×512，則未流水線優(yōu)化前，需要的總時(shí)鐘個(gè)數(shù)為7 864 320個(gè)時(shí)鐘周期；流水線優(yōu)化后，需要的總時(shí)鐘個(gè)數(shù)為262 174個(gè)時(shí)鐘周期，性能有了近30倍的提升。

2.3.3 并行處理

    SDSoC環(huán)境提供了async和wait指令，使得程序員能夠?qū)τ布瘮?shù)的同步方式進(jìn)行控制。硬件開(kāi)始工作后，PS端的async指令會(huì)交還CPU的控制權(quán)，繼續(xù)執(zhí)行PS端的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)軟硬件函數(shù)并行處理。通過(guò)這種方法，可以增加系統(tǒng)的并行性，提高算法的效率。wait命令用來(lái)同步數(shù)據(jù)，使得下一個(gè)函數(shù)能夠成功應(yīng)用上一個(gè)硬件函數(shù)的輸出結(jié)果，防止程序死鎖。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    本文輸入單通道的.bmp格式文件為待處理圖像，模板大小選擇3×3，引導(dǎo)圖像和待處理圖像為同一張圖像，實(shí)驗(yàn)效果如圖4所示。

    其中，圖4(a)為待處理圖像和引導(dǎo)圖像，圖4(b)為經(jīng)過(guò)軟硬件協(xié)同加速器實(shí)現(xiàn)的引導(dǎo)濾波效果圖，圖4(c)為在PC上用OpenCV庫(kù)純軟件實(shí)現(xiàn)的引導(dǎo)濾波效果圖。通過(guò)對(duì)比可看出，經(jīng)過(guò)軟硬件協(xié)同加速器實(shí)現(xiàn)的引導(dǎo)濾波和在PC上純軟件實(shí)現(xiàn)的引導(dǎo)濾波在效果上基本相同。

    為了比較本文提出的軟硬件協(xié)同加速器的加速效果，分別測(cè)出了在PS端對(duì)不同大小圖像實(shí)現(xiàn)引導(dǎo)濾波算法的幀率值和軟硬件協(xié)同加速器對(duì)不同大小圖像實(shí)現(xiàn)引導(dǎo)濾波算法的頻率值。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

4 結(jié)束語(yǔ)

    本文實(shí)現(xiàn)了引導(dǎo)濾波的軟硬件協(xié)同加速器，并利用開(kāi)發(fā)環(huán)境SDSoC所提供的優(yōu)化指令對(duì)硬件進(jìn)行了性能優(yōu)化。與CUDA實(shí)現(xiàn)的引導(dǎo)濾波相比，性能雖有所不及，但加速效果明顯，并在低功耗及開(kāi)發(fā)周期上優(yōu)勢(shì)大于CUDA。本文提出的軟硬件協(xié)同加速器可直接用于內(nèi)置CPU和FPGA的嵌入式系統(tǒng)中，縮短了嵌入式工程師開(kāi)發(fā)周期，提高了系統(tǒng)整體性能。

參考文獻(xiàn)

[1] HE K M，SUN J，TANG X O.Guided image filtering[C].Proceddings of the 11th European Conference on Computer Vision.Heraklion，Crete，Greece：Lecture Notes in computer Science，2010：1-14.

[2] 鄭賢輝.單幅圖像去雨雪的算法研究[D].廈門：廈門大學(xué)，2014.

[3] 楊燕，白海平，王帆.基于引導(dǎo)濾波的單幅圖像自適應(yīng)去霧算法[J].計(jì)算機(jī)工程，2016，42(1)：265-271.

[4] 漆琳智，張超，吳向陽(yáng).引導(dǎo)濾波的單幅圖像前景精確提取[J].杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，33(5).

[5] 王新磊，何凱，王曉文.引導(dǎo)濾波算法的CUDA加速實(shí)現(xiàn)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，34(1).

[6] Xilinx.Zynq architecture[Z].2016.

[7] Xilinx.SDSoC development environment[Z].2016.

[8] Xilinx.SDSoC environment user guide[Z].2016.

[9] CHATI H D，MUHLBAUER F，BRAUN T，et al.Hardward/software co-design of a key point detector on FPGA[C].IEEE Computer Society，2007：355-356.

[10] Xilinx.Vivado design suite user guide：High-level synthesis[EB/OL].[2016-02].http：www.xilinx.com.