【摘 要】
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边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，Sobel算子常用于粗精度边缘提取，在图像边缘检测中被广泛应用。目前，随着国产飞腾（FT）系列高性能DSP的研究与发展，使该平台在图像处理领域的需求越发强烈，因此面向FT平台的高性能图像处理算法的实现亟需解决。针对上述问题，提出并实现了Sobel边缘检测在FT-M7002平台的优化算法，通过向量并行优化、循环展开、DMA传输优化与数组转
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边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，Sobel算子常用于粗精度边缘提取，在图像边缘检测中被广泛应用。目前，随着国产飞腾（FT）系列高性能DSP的研究与发展，使该平台在图像处理领域的需求越发强烈，因此面向FT平台的高性能图像处理算法的实现亟需解决。针对上述问题，提出并实现了Sobel边缘检测在FT-M7002平台的优化算法，通过向量并行优化、循环展开、DMA传输优化与数组转置等优化方法提高了程序性能。对比分析了多种卷积核大小及图片规模下原算法与优化后算法的性能，经验证，优化后
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针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法存在的结构复杂、参数量庞大、重建速度慢等问题，提出了一种基于深度可分离卷积的轻量级图像超分辨率重建网络。利用深度可分离卷积提取图像的特征信息，有效减少网络的参数量与重建时间，同时使用对比度感知通道注意力机制，获取对比度信息作为全局信息，以增强重建图像的细节纹理。实验结果表明，该网络在重建性能具有竞争力的前提下，参数量比基于残差特征蒸馏网络的轻量级图像超分辨
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