【摘 要】
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角点检测是图像匹配、目标识别、三维重建等数字图像处理过程的预备性关键步骤,角点检测算法复杂、运算量大,传统处理器无法满足其实时性与高效性的需求,数字信号处理器（DSP）由于对计算密集型算法的快速响应而广泛应用于图像处理领域。飞腾（FT）M7002是一款性能优异的国产DSP,面向该平台进行高性能图像处理算法的适配是亟需解决的问题。本文基于FT-M7002平台体系结构与硬件特性对Harris及Shi-
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角点检测是图像匹配、目标识别、三维重建等数字图像处理过程的预备性关键步骤,角点检测算法复杂、运算量大,传统处理器无法满足其实时性与高效性的需求,数字信号处理器（DSP）由于对计算密集型算法的快速响应而广泛应用于图像处理领域。飞腾（FT）M7002是一款性能优异的国产DSP,面向该平台进行高性能图像处理算法的适配是亟需解决的问题。本文基于FT-M7002平台体系结构与硬件特性对Harris及Shi-Tomasi角点检测算法进行并行优化研究,为飞腾平台实现了高效的角点检测算法库。本文主要工作如下:（1）设计了面向FT-M7002平台的Harris、Shi-Tomasi角点检测算法。通过研究Harris与Shi-Tomasi角点检测算法的原理及特性,结合FT-M7002计算架构、内核特性及其存储器层次结构,设计了面向FT-M7002体系结构特性的两种角点检测算法,并对其进行了热点测试,分析了两种角点检测算法的优化手段及优化可行性。（2）利用FT-M7002处理器内嵌SIMD指令,深入挖掘了角点检测算法中的数据级并行性。结合FT体系结构实现了Harris、Shi-Tomasi算法的并行优化;设计并实现了字符型与浮点型、整型与短整型的数据类型并行化转换接口,提升了两种角点检测算法的扩展性与实用性;使用尾循环处理、数据分块等优化方法,解决了尾循环部分无法并行处理及向量存储空间不足等问题。（3）在Harris、Shi-Tomasi算法并行优化的基础上,使用编译选项、DMA传输及循环展开等技术进一步优化了两种算法。通过研究飞腾平台的编译工具链、高速缓存机制、DMA数据传输机制及向量存储器结构等底层硬件特性,利用编译优化选项在编译阶段对代码实现进一步优化;通过DMA矩阵转置解决了数据访存不连续的问题,采用双缓冲技术实现数据传输与内核计算的并行,隐藏了数据传输与计算时间间隙;使用循环展开优化方法提升指令节拍数,有效提升了算法在飞腾平台的执行效率。在多种图像矩阵规模下,对优化后的Harris及Shi-Tomasi角点检测算法在FT-M7002平台进行了正确性测试与性能提升测试,实验结果表明:Harris角点检测算法优化后的整体性能提升了1.542～1.764倍,Shi-Tomasi角点检测算法优化后的整体性能提升了16.998～23.066倍,充分验证了本文工作的正确性与有效性。同时与TMS320C6678平台进行了实验对比,FT-M7002向量处理器比TMS320C6678多核处理器快了2倍以上,充分验证了飞腾平台高效的计算优势。
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