【摘 要】
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图像是信息的主要载体,为了从图像上获取更多信息,图像的质量显得尤其重要。由于卷积神经网络在图像处理应用上具有独特优势,近几年,卷积神经网络开始在图像超分辨率重建领域进行融合,相比传统的图像处理算法,可以明显提高重建图像的质量,但同时也大幅度增加了算法计算量。由于传统嵌入式设备的计算能力有限,面对实时性要求较高的场景,难以满足实际应用需求。针对高质量的图像超分辨率重建,以及在移动终端上实现边缘实时计
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图像是信息的主要载体,为了从图像上获取更多信息,图像的质量显得尤其重要。由于卷积神经网络在图像处理应用上具有独特优势,近几年,卷积神经网络开始在图像超分辨率重建领域进行融合,相比传统的图像处理算法,可以明显提高重建图像的质量,但同时也大幅度增加了算法计算量。由于传统嵌入式设备的计算能力有限,面对实时性要求较高的场景,难以满足实际应用需求。针对高质量的图像超分辨率重建,以及在移动终端上实现边缘实时计算的难题,本论文致力于研究得出一套完整的算法与硬件结合的智能终端解决方案,满足图像超分辨率重建领域的场景应用,论文的主要工作和创新如下:1、针对图像超分辨率重建的质量要求问题,本论文在FSRCNN算法的基础上进行优化改进,得到了轻量级的超分辨率神经网络算法Tiny-FSRCNN。该算法可以有效提升图像的重建质量,并简化了算法的计算量与复杂度,有利于算法在硬件上的部署与实现。2、针对移动终端场景对图像处理的实时性要求问题,提出了一种基于FPGA实现卷积神经网络计算加速的解决方案。把算法模型用数字电路设计实现,通过硬件电路加速算法的计算,经过实验对比,相比CPU可实现数倍的加速,能满足实际场景的图像实时处理要求。3、针对FPGA的电路结构特性,最大化利用FPGA的硬件资源。使用DSP-Supertile技术来实现高性能的卷积计算电路,使DSP的时钟频率运行于逻辑的两倍时钟频率上,在耗费同样数量的DSP计算资源情况下,算力达到倍增的效果。
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