基于并行圖像處理的NoC結構研究與設計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著圖像處理技術在各個領域的應用越來越廣,針對圖像處理算法實現(xiàn)的平臺,圖像處理系統(tǒng)的研究也日益受到人們的重視。傳統(tǒng)互連結構片上系統(tǒng)System-On-Chip(SOC)已經(jīng)不能滿足多核中各IP之間的通信要求。隨著用戶要求的不斷提高和電池儲蓄量的限制,未來的多處理器SoC(MPSoC)面臨了新的挑戰(zhàn)高性能低功耗,需要新型的多核芯片互連結構Network-on-Chip(NoC)已經(jīng)成為當前國際多核芯片研究領域的新熱點,其核心思想是將計算機

2、網(wǎng)絡技術移植到芯片設計中以解決多核芯片的互連通信問題。
  圖像處理器的結構是關系到圖像處理速度與質量的關鍵因素,特別是采用并行方式實現(xiàn)圖像處理的NoC結構,是目前處理器研究與設計領域的熱點問題。本論文的目的就是在對現(xiàn)有可收集到的并行圖像處理器NoC結構以及相關圖像處理算法并行實現(xiàn)技術的基礎之上,對并行圖像處理器NoC結構進行研究與分析,并結合相關的圖像分割算法并行實現(xiàn)技術,提出一種并行處理器NoC結構。
  本文首先對空間

3、和時間的算法復雜度進行了介紹,基于C語言實現(xiàn)算法的執(zhí)行過程提出了一種與微處理器和指令執(zhí)行結構無關的操作算子消耗模型(OperatorCost Model,OCM),在分析過程中無需考慮算法實現(xiàn)的方法,只與算法本身的計算過程有關,用于對算法本身進行優(yōu)化,降低計算復雜度,從而達到提高算法處理速度的目的。通過對MST圖論分割算法和Mean Shift圖像分割計算過程的分析,得到了各自的操作算子消耗模型OCM,并詳細分析各個操作算子對模型的影響

4、。同時,通過結合基于MST圖論分割算法和Mean Shift圖像分割算法數(shù)據(jù)流程圖DFG的并行應用設計進行分析比較,得出Mean Shift算法的結構,使得操作過程更加適合NoC并行執(zhí)行結構。最后對Mean Shift分割算法的并行結構分析設計,得出各個并行通用處理單元GPU的個數(shù)和對算法執(zhí)行時間的影響。
  本文的主要研究成果為:
  1、提出了與微處理系統(tǒng)無關的算法操作算子消耗模型OCM;
  2、詳細對基于MST

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