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引言?
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??? 隨著人們對生活質(zhì)量要求的提高和全球反恐的大勢所需，以及數(shù)字化技術(shù)本身的不斷進(jìn)步，依托指紋識別、虹膜識別、人臉識別等技術(shù)的生物識別方案和視頻監(jiān)控方案等正逐步成為提高個人、家庭、企業(yè)和社會安全性的重要手段。生物識別方案主要包括四個步驟：圖像采集、圖像預(yù)處理，特征取樣，匹配分析；而視頻監(jiān)控方案則主要包括圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像處理與傳輸、圖像顯示及圖像管理等。不難看出，無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，圖像預(yù)處理都是必需的。事實上，圖像預(yù)處理算法的靈活度、復(fù)雜度、對圖像處理芯片資源的占用度，以及處理時間的長度將直接對整個系統(tǒng)運行產(chǎn)生舉足輕重的影響。因此，圖像預(yù)處理對于整個安防方案來說都是一項艱巨而又關(guān)鍵的任務(wù)，直接決定了后續(xù)圖像處理與分析的準(zhǔn)確性和便捷性。?
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圖像預(yù)處理分析?
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??? 根據(jù)目的的不同，圖像預(yù)處理可分為對采集圖像進(jìn)行清晰化處理，對圖像進(jìn)行識別前的預(yù)處理，以及對圖像進(jìn)行壓縮前的預(yù)處理等。其中，對采集圖像進(jìn)行清晰化處理主要包括對CMOS或CCD圖像傳感器感光單元的不一致進(jìn)行后續(xù)糾正，對實際環(huán)境與傳感器采集的圖像進(jìn)行差異補償（如背光），以及對采集到的原始圖像進(jìn)行去噪處理等。雖然這種預(yù)處理算法本身的難度不大，但隨著實時性需求的普及，尤其是在像素較大時，這種算法還是對DSP的處理能力提出了很高的要求。?
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??? 而對圖像進(jìn)行識別前的預(yù)處理則目的性很強，可能需要破壞原來的像素和分布，以便后續(xù)進(jìn)行特征提取。這種預(yù)處理算法的難度視識別場合的不同而不同。要綜合后面的識別算法部分，選擇適當(dāng)?shù)腄SP。圖像壓縮前的預(yù)處理主要是指將YUV422變?yōu)閅UV420、將RGB變?yōu)閅UV等。這類處理往往有實時性要求，如果采用軟件實現(xiàn)，會對處理性能有較高的要求；如果采用硬件實現(xiàn)，則雖然在處理性能上有保證，但硬件成本會有所上升。?
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??? 同時，根據(jù)應(yīng)用不同，圖像預(yù)處理又可分為生物識別應(yīng)用中的圖像預(yù)處理和視頻監(jiān)控應(yīng)用中的圖像預(yù)處理。對于生物識別應(yīng)用，以指紋識別為例，其預(yù)處理主要包括指紋圖像增強、指紋圖像二值化、指紋圖像細(xì)化、指紋圖像細(xì)化后處理。而視頻監(jiān)控應(yīng)用中的圖像預(yù)處理主要是指對圖像傳感器輸出的連續(xù)圖像進(jìn)行分析，獲取足夠的信息，并通過自動白平衡、伽馬（Gamma）校正、自動聚焦、自動曝光、背光補償?shù)葋硖岣邎D像的實際效果。?
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圖像預(yù)處理的挑戰(zhàn)?
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??? 無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，其圖像預(yù)處理正面臨以下挑戰(zhàn)：其一，用戶對圖像質(zhì)量的要求越來越高，圖像預(yù)處理的算法越來越復(fù)雜，從而對圖像預(yù)處理主芯片處理能力及存儲空間提出了更加苛刻的要求；其二，用戶對圖像的實時性處理和傳輸要求越來越高，一方面要求圖像預(yù)處理算法盡量優(yōu)化、精簡，另一方面也對圖像預(yù)處理主芯片的內(nèi)核處理能力、內(nèi)部總線架構(gòu)、數(shù)據(jù)傳輸能力、外圍接口，以及硬件整體架構(gòu)和指令集對預(yù)處理算法的支持提出了更高要求；其三，不同于圖像和視頻編解碼算法具有業(yè)界統(tǒng)一的算法標(biāo)準(zhǔn)和清晰的演進(jìn)路線圖，圖像預(yù)處理算法不僅沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和清晰的發(fā)展方向，甚至在很大程度上，方案提供商正是通過這些“秘密”的個性化算法來作為市場競爭的法寶。此外，隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不同、需求的提高和技術(shù)本身的演進(jìn)，原有算法會不斷升級，新的算法會不斷涌現(xiàn)，這些都要求圖像預(yù)處理芯片具有更高的靈活性和適應(yīng)能力。其四，對于方案提供商來說，不僅其體現(xiàn)競爭力的核心算法需要防止被非法讀取或拷貝，而且無論是生物識別還是視頻監(jiān)控，其圖像數(shù)據(jù)往往都會涉及隱私，因此也需要提供可以信任的安全保證。以上兩方面，都要求圖像處理芯片必須提供一個可靠、完全的處理平臺。?
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??? 基于以上多方面的挑戰(zhàn)，在圖像預(yù)處理主芯片的選擇上，以控制能力見長的傳統(tǒng)MCU并不適合龐大、復(fù)雜的算法處理；ASIC雖然在運算速度和功耗方面具有一定的優(yōu)勢，但其成本高、靈活性差，且不利于升級和修改，因此無法滿足預(yù)處理算法個性化的靈活性需求；FPGA并行處理的架構(gòu)雖然具備了強大的數(shù)據(jù)處理能力，但價格、功耗，以及開發(fā)難度方面的缺點使其很難成為圖像預(yù)處理的主流選擇；而DSP則以強大的數(shù)據(jù)處理能力和軟件可編程能力成為圖像預(yù)處理主芯片的主流選擇。?
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??? 除了以上挑戰(zhàn)，從系統(tǒng)設(shè)計的角度來講，還面臨以下幾方面的需求：其一，雖然圖像預(yù)處理和圖像處理工作巨大，但是工程師并不希望采用多個芯片來處理這件事情。因為信號處理和控制系統(tǒng)分別運行于不同處理器的傳統(tǒng)DSP架構(gòu)已經(jīng)讓工程師非常頭疼，如果再把圖像預(yù)處理和圖像處理分開，則更加大了工程師進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)、系統(tǒng)聯(lián)調(diào)、系統(tǒng)維護(hù)的難度。因此，對于系統(tǒng)設(shè)計中的主芯片DSP來說，還面臨集成度的要求——有沒有可能在單芯片上實現(xiàn)圖像預(yù)處理、圖像處理，甚至包括系統(tǒng)控制等功能。?
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??? 其二，隨著包括預(yù)處理在內(nèi)的整個圖像處理算法復(fù)雜性的不斷增加，作為主處理器的DSP，除了需要提供足夠的硬件處理能力之外，還應(yīng)該在軟件上提供針對該處理器專門優(yōu)化的指令集，從而幫助工程師降低對處理器物理架構(gòu)的熟悉難度，最大限度的駕馭、發(fā)揮處理器的特性，盡快開發(fā)出精簡、優(yōu)化的圖像處理算法。?
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??? 其三，除了上面提到的專門優(yōu)化的指令集以外，面對日益復(fù)雜的圖像處理和產(chǎn)品上市時間的壓力，工程師還期望處理器供應(yīng)商能夠分擔(dān)一些他們的工作——比如，提供專門針對該處理器優(yōu)化、僅占極少量時鐘周期的底層圖像處理軟件模塊，以幫助他們縮短圖像處理算法開發(fā)流程，并加速軟件移植。?
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??? 另外，功能強大、界面友好、簡單易學(xué)的開發(fā)工具也是系統(tǒng)開發(fā)中工程師要求的重點，而且隨著系統(tǒng)復(fù)雜度和模塊復(fù)用性需求的增加，對開發(fā)工具的兼容性也提出了更高的要求。 ?
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理想的DSP處理器?
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??? 基于以上分析，針對圖像處理應(yīng)用的理想DSP處理器必須具備以下幾方面的特點：內(nèi)核處理能力強；專門針對圖像處理的指令集；易于大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡凸挠布軜?gòu)；高集成度；豐富的軟件模塊庫；功能強大的開發(fā)工具。以下是對該類DSP處理器的代表系列——Blackfin匯聚處理器架構(gòu)的具體分析。?
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硬件特性?
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??? Blackfin DSP處理器基于由ADI 和Intel公司聯(lián)合開發(fā)的微信號架構(gòu)（MSA），通過將傳統(tǒng)DSP和微控制器的優(yōu)點融為一體，兼顧了事件控制以及純算法運算處理功能。其匯聚的單一內(nèi)核可提供高達(dá)756MHz的處理能力，不僅為處理復(fù)雜的預(yù)處理算法提供了強大性能保證，而且為整個系統(tǒng)的圖像處理和事件控制提供了強有力的硬件支持，從而允許工程師在單芯片上實現(xiàn)圖像預(yù)處理、圖像處理、系統(tǒng)控制，大大提高了系統(tǒng)的集成度。?
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??? Blackfin系列處理器的硬件架構(gòu)專門針對圖像處理進(jìn)行優(yōu)化，多個DMA通道和可靈活配置的Cache能很好地解決大運算量、高數(shù)據(jù)吞吐率的圖像處理應(yīng)用要求。在圖像處理應(yīng)用中，雖然對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行的傳輸也可由軟件實現(xiàn)，但是這樣會消耗掉大量的CPU時鐘周期，從而使DSP的高速數(shù)據(jù)處理能力難以發(fā)揮。如果由DMA獨立負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸，那么在系統(tǒng)內(nèi)核對DMA進(jìn)行初始設(shè)置并啟動后，DMA控制器就可在無需內(nèi)核參與的情況下直接把圖像數(shù)據(jù)從PPI接口傳輸至SDRAM存儲器進(jìn)行存儲，比如在進(jìn)行MPEG或JPEG處理的計算密集型算法中，一個靈活的DMA控制器能省去額外的數(shù)據(jù)通路。此外，通過二維DMA還能簡化宏塊進(jìn)出外部存儲器的傳送，從而允許數(shù)據(jù)控制成為數(shù)據(jù)實際傳送的一部分，這對色彩空間元素的交叉和解交叉來說非常方便也非常重要。因此，Blackfin處理器的這種特性在有效地解決了大批量圖像數(shù)據(jù)傳輸這一速度瓶頸的同時，又能讓DSP處理器抽出更多的資源從事算法處理工作，大幅提高了系統(tǒng)的處理能力。?
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??? 而且，針對圖像處理應(yīng)用，Blackfin系列DSP還在不斷強化硬件功能模塊的支持，比如，ADSP-BF54x系列Blackfin處理器的最新版本中增加了一個用于處理疊加圖像(Pixel Compositor)的硬件加速器和一個擴展視頻接口(EPPI)，它使得色彩空間變換、縮放和圖像疊加等任務(wù)可以在無需處理器參與計算的情況下完成，從而減輕了內(nèi)核的處理壓力，為進(jìn)行更高性能、更高速度的圖像處理提供了更多空間。?
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軟件特性?
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??? 在指令集方面，Blackfin系列DSP針對圖像處理提供了豐富的向量指令和視頻指令。其中向量指令可以實現(xiàn)對16位數(shù)的操作（大多指令可以并行完成兩個16位數(shù)的操作）。由于圖像處理運算中大多是針對16位數(shù)的操作，因此，通過合理使用這些向量指令來優(yōu)化圖像運算非常重要。不僅Blackfin指令集中的大多數(shù)算術(shù)指令和移位指令都有對應(yīng)的向量指令，而且，向量指令中還有根據(jù)符號相加、32位數(shù)轉(zhuǎn)16位數(shù)等特殊指令。在對圖像預(yù)處理的匯編優(yōu)化中合理的應(yīng)用這些向量指令，可以提高算法的并行度，并大大加快運算速度。?
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??? 視頻像素指令主要包括BYTEOP16P (完成兩個8位數(shù)加法操作)、BYTEOP3P （完成16位和8位數(shù)的加法操作)、BYTEOPIP（完成兩個8位數(shù)求平均操作)、BYTEOPZP（完成四個8位數(shù)求平均操作)、BYTEOP16M（完成兩個8位數(shù)減法操作)、SAA (完成求SAD操作)、BYTEAPCK （完成16位數(shù)轉(zhuǎn)8位數(shù)操作)，以及BYTEUNAPCK（完成8位數(shù)轉(zhuǎn)16位數(shù)操作)等。一條視頻像素操作指令可以在一個周期內(nèi)完成4對視頻數(shù)據(jù)分量的加、減、加減混合、取平均值，或者相減并求絕對值等11種視頻像素運算。由于視頻像素值一般都是按照8位存放的，所以使用視頻像素指令可以大大提高包括求SAD、像素插值、8位數(shù)和16位數(shù)直接轉(zhuǎn)換等在內(nèi)的各種視頻圖像運算的速度。?
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安全特性?
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??? 在安全性方面，ADI公司的Blackfin Lockbox Secure Technology通過提供一次可編程(OTP)存儲器與安全處理模式(Blackfin安全模式)，將軟件與硬件保護(hù)相結(jié)合，為開發(fā)人員提供實現(xiàn)以上安全措施的手段，其中，在OTP存儲器的公共、非安全、用戶可編程區(qū)域開發(fā)人員可以用來存儲公共密鑰，這樣可以通過可控制與可配置的方式來鑒別系統(tǒng)。而在OTP存儲器的私有、安全、用戶可編程區(qū)域，開發(fā)人員則可以設(shè)置私人密鑰等私有器件資產(chǎn)（deviceassets），并保持這些器件資產(chǎn)的機密性與完整性。此外，在Blackfin處理器上使用安全模式后，處理器只能在安全處理環(huán)境內(nèi)執(zhí)行授權(quán)的信任編碼。包括保護(hù)秘密（如原始設(shè)備制造商知識產(chǎn)權(quán)）、為保護(hù)電子商務(wù)與社會網(wǎng)絡(luò)而驗證器件和用戶身份、以及數(shù)字版權(quán)（DRM）內(nèi)容保護(hù)。從而為圖像預(yù)處理方案的各個環(huán)節(jié)提供了量身定做的安全保護(hù)功能。?
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軟件模塊庫支持?
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??? 除了以上Blackfin DSP在硬件架構(gòu)和指令集方面對圖像處理的支持外，ADI公司還提供多種針對圖像處理的軟件模塊，包括H.264 Baseline Profile Decoder模塊、能夠按比例縮放具有不同輸入及輸出尺寸圖像的增強視頻后處理（eVPP）模塊、JPEG編碼器模塊MPEG-2 Decoder Simple & Main Profile Decoder庫、MPEG-4 Simple Profile & Advanced Simple Profile Decoder庫，以及MPEG-4 Simple Profile & Advanced Simple Profile Video Encoder模塊等，它們都專門針對Blackfin處理器而優(yōu)化，并經(jīng)過業(yè)界嚴(yán)格驗證。這些軟件模塊能夠大幅降低系統(tǒng)工程師的開發(fā)難度，并顯著提高系統(tǒng)效率。?
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??? 此外，ADI公司還專門針對圖像處理應(yīng)用推出了“Image Tool Box”軟件包，該軟件包由一系列專用模塊組成，并針對圖像處理算法的一些常用和基本函數(shù)進(jìn)行了專門優(yōu)化，可以進(jìn)行圖像變換、圖像分析與圖像增強、二值圖像操作以及形態(tài)學(xué)處理等圖像處理操作。這款軟件包有利于降低工程師的開發(fā)難度，加速上層算法的實現(xiàn)和優(yōu)化。?
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開發(fā)環(huán)境的支持?
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??? 用于Blackfin系列DSP處理器開發(fā)應(yīng)用和工程管理的VisualDSP++開發(fā)環(huán)境主要包括集成了ViusalDSP++內(nèi)核的集成編譯和調(diào)試環(huán)境(DIDE)；帶實時運行庫的CC/++優(yōu)化編譯器；匯編器和鏈接器，以及仿真軟件和程序例程等。其中，編譯器允許程序開發(fā)人員用C或C++語言編寫信號處理和控制代碼，從而方便了系統(tǒng)的開發(fā)和維護(hù)。圖形化的友好用戶信息交換界面使工程師能夠在窗口中進(jìn)行工程管理、編輯、編譯和調(diào)試程序，并在其間快速輕松地切換。此外，VisualDSP++開發(fā)工具還與Green Hills軟件公司的MULTI環(huán)境、NI公司的LabVIEW軟件，以及MathWorks公司的MATLAB和Simulink軟件相兼容，為系統(tǒng)開發(fā)和模塊復(fù)用提供了一個更加便捷、寬松的環(huán)境。?
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