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一種基于TS201的歸一化互相關(guān)快速算法
[ 作者: ] [ 來(lái)源:ADSP開(kāi)源社區(qū) ] [ 發(fā)布時(shí)間:2011-4-12 ]
引言
    圖像匹配指在已知目標(biāo)基準(zhǔn)圖的子圖集合中,尋找與實(shí)時(shí)圖像最相似的子圖,以達(dá)到目標(biāo)識(shí)別與定位目的的圖像處理技術(shù)。由于歸一化互相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)方案簡(jiǎn)單,對(duì)灰度值的線性變化具有適應(yīng)性、抗白噪聲能力強(qiáng),以及匹配性能穩(wěn)定的特點(diǎn),已成為圖像匹配技術(shù)中應(yīng)用最為廣泛的匹配算法。該算法不僅可以應(yīng)用于民用圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,也可以應(yīng)用于SAR成像和紅外成像制導(dǎo)系統(tǒng)等軍事領(lǐng)域當(dāng)中。雖然歸一化互相關(guān)算法的匹配能力強(qiáng),性能穩(wěn)定,但該算法的計(jì)算量較大,不易應(yīng)用于實(shí)時(shí)系統(tǒng)當(dāng)中。針對(duì)這一現(xiàn)象,討論了一種基于ADSP-TS201處理器,在保證全圖遍歷條件下,使用遞推與多模板思想構(gòu)建的歸一化互相關(guān)快速算法。實(shí)驗(yàn)證實(shí),該快速算法在保證算法性能的同時(shí),有效地提高了算法的執(zhí)行效率。

l. 歸一化互相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程分析
    歸一化互相關(guān)算法是基于灰度圖像匹配技術(shù)中最為經(jīng)典的算法,具有抗白噪聲能力強(qiáng),匹配準(zhǔn)確性高的突出特點(diǎn),但該算法的計(jì)算量較大,嚴(yán)重影響了算法應(yīng)用的實(shí)時(shí)性。
    設(shè)F(x,y)為一幅M×N的基準(zhǔn)圖像,B(x,y)是一幅m×n的實(shí)時(shí)圖像、Sx,y是一幅與實(shí)時(shí)圖像做互相關(guān)運(yùn)算的匹配子圖,且m<M,n<N。
    標(biāo)準(zhǔn)歸一化互相關(guān)算法計(jì)算公式如下:

    觀察上述公式可知,對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的減法運(yùn)算、乘法運(yùn)算和累加運(yùn)算占據(jù)了標(biāo)準(zhǔn)算法中絕大部分的計(jì)算量。針對(duì)TS20l處理器,可以借助其寬總線、大內(nèi)存及并行指令的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的高速存取和并發(fā)計(jì)算,提升標(biāo)準(zhǔn)算法的執(zhí)行效率,但該處理器僅支持32位取值,計(jì)算單元不支持8位數(shù)據(jù)乘法的特性,也給提升標(biāo)準(zhǔn)算法的執(zhí)行效率帶來(lái)了一定的限制。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致TS201執(zhí)行歸一化互相關(guān)算法效率下降的主要原因有兩個(gè):一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)算法本身計(jì)算量龐大;另一個(gè)是處理器32位取值的特性使匹配子圖數(shù)據(jù)的獲取困難。

2. 遞推多模板方案快速算法
2.1 遞推方案

    遞推多模板方案快速算法首先要解決的問(wèn)題就是歸一化互相關(guān)算法本身計(jì)算量龐大的問(wèn)題。觀察式(1)可知,式(2)為匹配子圖與實(shí)時(shí)圖協(xié)方差計(jì)算過(guò)程,式(3)為匹配子圖方差的計(jì)算過(guò)程,式(4)為實(shí)時(shí)圖的方差計(jì)算過(guò)程。對(duì)于實(shí)時(shí)圖的方差計(jì)算部分,在整個(gè)匹配過(guò)程中只需要計(jì)算一次,而對(duì)于匹配子圖的方差計(jì)算和兩張圖像的協(xié)方差計(jì)算則需要多次重復(fù)執(zhí)行,共需要約(M-m)x(N-n)×3×m×n次加乘計(jì)算,計(jì)算量龐大。本文采用匹配子圖遞推方案來(lái)減少計(jì)算量。
    結(jié)合實(shí)際圖像,最大互相關(guān)算法實(shí)際是將實(shí)時(shí)圖在匹配基準(zhǔn)圖像上做逐點(diǎn)逐行平移,并與其覆蓋的匹配子圖做相關(guān)運(yùn)算,求取相關(guān)系數(shù)并比對(duì),以獲取最佳匹配位置。在實(shí)時(shí)圖平移的過(guò)程中,其覆蓋的新匹配子圖數(shù)據(jù)遵循如下遞推原則:
    (1)當(dāng)實(shí)時(shí)圖進(jìn)行水平平行移動(dòng)時(shí),因Sx,y+1是Sx,y在基準(zhǔn)圖中右移1列的位置所對(duì)應(yīng)的新匹配子圖,即Sx,y+1的前n-1列是Sx,y的后n-1列,有:
    
    (2)當(dāng)實(shí)時(shí)圖進(jìn)行垂直平行移動(dòng)時(shí),因Sx+1,y是Sx,y在基準(zhǔn)圖中下移1行的位置所對(duì)應(yīng)的新匹配子圖,即Sx+1,y的前m-1行是Sx,y的后m-1行,有:
    
    利用此遞推原則,可以將歸一化互相關(guān)式中的式(3)進(jìn)行簡(jiǎn)化。觀察式(3)中數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果是以各個(gè)數(shù)據(jù)平方和的累加形式出現(xiàn)的,所以先將式(5)和式(6)進(jìn)行平方運(yùn)算,得到對(duì)應(yīng)的式(7)和式(8)。

   

    使用式(7)和式(8)對(duì)式(3)進(jìn)行變換,得到全圖遍歷過(guò)程中使用的匹配子圖遞推方差計(jì)算:
   

  在全圖遍歷的過(guò)程中,式(9)每次需要得到的計(jì)算結(jié)果只是在上次累加結(jié)果的基礎(chǔ)上,減去移出數(shù)據(jù)的累加值和增加移人數(shù)據(jù)的累加值,中間重復(fù)數(shù)據(jù)的累加結(jié)果不再重復(fù)計(jì)算,從而減少了計(jì)算量。匹配子圖遞推方案將會(huì)使單次子圖方差計(jì)算的計(jì)算量由2×m×n次加乘減少至2×m或者2×n次加乘。


2.2 多模板方案
    遞推多模板方案的快速算法需要解決的另一個(gè)重要問(wèn)題是匹配子圖的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備問(wèn)題。有兩個(gè)不利因素導(dǎo)致產(chǎn)生此問(wèn)題,一個(gè)是匹配子圖數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程重復(fù)進(jìn)行(M-m)×(N-n)次,占據(jù)了大量處理時(shí)鐘;另一個(gè)由式(2)的分析可知,算法運(yùn)行過(guò)程中,每次相關(guān)匹配運(yùn)算需要將實(shí)時(shí)圖數(shù)據(jù)塊與匹配子圖數(shù)據(jù)塊中的像素一一對(duì)應(yīng)進(jìn)行乘法運(yùn)算。由于TS201自身只支持32位取值(字取值),所以無(wú)法將直接獲取數(shù)據(jù)的方法獲得的起始像素不位于字首的匹配子圖數(shù)據(jù)塊用于計(jì)算,也即不能利用DMA使用雙緩沖的常規(guī)方式準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。


    本文采用多模板計(jì)算方案來(lái)解決匹配子圖數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備問(wèn)題。
    多模板計(jì)算方案首先將處理器定位于4字取值工作模式,加載并行指令,使處理器的計(jì)算能力最大化;其次將實(shí)時(shí)圖予以適當(dāng)?shù)臋M向放大,構(gòu)建多個(gè)與匹配子圖等高的大實(shí)時(shí)圖塊,并分別在大實(shí)時(shí)圖塊范圍內(nèi)將真實(shí)實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行逐點(diǎn)平移,與預(yù)匹配子圖像素相對(duì)應(yīng),非真實(shí)實(shí)時(shí)圖像素位置零,如圖1、圖2所示。


    以圖2為例,上半部分圖像為構(gòu)建的大實(shí)時(shí)圖塊,大實(shí)時(shí)圖塊中連續(xù)像素“4”點(diǎn)集為起始像素不位于字位上的真實(shí)模板圖像;下半部分圖像為大實(shí)時(shí)圖塊對(duì)應(yīng)的大匹配子圖,大匹配子圖中連續(xù)像素“4”點(diǎn)集為真實(shí)實(shí)時(shí)圖對(duì)應(yīng)的起始像素不位于字位上的真實(shí)匹配子圖。將這兩個(gè)擴(kuò)大后的數(shù)據(jù)塊各個(gè)像素對(duì)應(yīng)相乘并累加,其結(jié)果即為真實(shí)實(shí)時(shí)圖與真實(shí)匹配子圖對(duì)應(yīng)像素的乘累加結(jié)果。這樣做不僅建立了兩個(gè)圖像數(shù)據(jù)塊各個(gè)像素間的對(duì)應(yīng)相乘關(guān)系,而且也解決了起始像素不位于字位數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)獲取問(wèn)題。
    構(gòu)建的這些大實(shí)時(shí)圖塊可直接與基準(zhǔn)圖像上對(duì)應(yīng)的放大子圖進(jìn)行相關(guān)計(jì)算,省去匹配子圖數(shù)據(jù)的重復(fù)準(zhǔn)備過(guò)程,以適當(dāng)增加計(jì)算量的方式消去了多次重復(fù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備占用的處理周期。配合4字處理工作模式,只需在算法運(yùn)行的初期一次性地構(gòu)建16個(gè)(m+16)×n的大實(shí)時(shí)圖塊,即可與全部匹配子圖進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,而原有的匹配子圖數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模式則需要構(gòu)建(M-m)×(N-n)個(gè)m×n像素的圖像塊。

3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    對(duì)使用匯編語(yǔ)言和遞推多模板方案構(gòu)建的歸一化互相關(guān)快速算法進(jìn)行測(cè)試。輸入由紅外圖像拉伸而來(lái)的128×128像素的8位基準(zhǔn)圖像和64x 64像素的實(shí)時(shí)圖像,如圖3所示。


    使用TS201處理器的運(yùn)行快速算法。可以精確獲得實(shí)時(shí)圖像匹配坐標(biāo),運(yùn)算時(shí)間統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表l。



4 .結(jié)語(yǔ)
    結(jié)合ADSP-TS201處理器特性,構(gòu)建了遞推多模板最大互相關(guān)快速算法。實(shí)驗(yàn)證明,該快速算法較常規(guī)算法的執(zhí)行時(shí)間明顯縮短,執(zhí)行效率提升較高。


 

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