[发明专利]一种图像处理方法与图像处理装置

说明书

本发明实施例公开了一种图像处理装置，用于提升处理图像的性能。本发明实施例提供的图像处理装置包括异构的分区处理单元与分类处理单元、用于存放待处理的图像的第一内存以及用于存放分区处理单元进行图像分区操作的结果的第二内存。其中，第一内存与第二内存均由分区处理单元和分类处理单元所共享。本发明实施例将共用的数据保存在共享的内存中，进而减少了图像处理过程中不同处理单元之间的数据搬运操作，避免了处理单元之间数据搬运所造成的时延，能够加快图像处理的速度，提高图像处理的性能。本发明实施例还提供了相关的图像处理方法。

技术领域

本发明设计图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法与图像处理装置。

背景技术

在图像处理领域，图像中目标的检测识别一般由分区和分类两步操作来实现，如图1所示：图像分区模型接受输入的图像，并把输入的图像划分成大小不同的区域；图像分类模型采用卷积神经网络或其它分类算法，通过层次化结构不断提取图像每个区域的特征，最终识别出目标物体。

在进行图像的目标检测识别过程中，分区和分类操作对于处理器的性能要求有所不同，现阶段的技术中一般采用异构平台进行图像识别。例如，采用中央处理器(CPU，Central Processing Unit)+图形处理器(GPU，Graphics Processing Unit)异构平台进行图像识别。GPU是一种易编程、高性能的处理器。与主要用于数据计算和指令解读的CPU不同，GPU专为执行复杂的数学和几何计算所设计，主要用于图形图像处理。为了充分的发挥CPU的计算性能以及GPU的图像处理性能，在图像识别时采用CPU+GPU异构平台，先使用CPU进行图像分区，然后再采用GPU来进行图像分类。

但是异构平台中，不同类型的处理器的内存相互独立，例如在CPU+GPU异构平台中，CPU有独立的CPU内存，GPU也有独立的GPU内存(也可以称为显存)。因此，采用异构平台进行目标检测识别时，异构处理器之间(如CPU与GPU之间)需要不断的交互数据，大量的数据交互操作会造成较长的时延，影响整个异构平台的检测性能。

发明内容

本发明提供了一种图像处理方法，用于提升图像处理的性能。本发明还提供了相关的图像处理装置。

本发明第一方面提供了一种图像处理方法，适用于图像处理装置。该图像处理装置的处理单元包括分区处理单元和分类处理单元，内存包括第一内存与第二内存，分区处理单元可以为CPU、DSP、处理核或其它能够实现图像分区操作的硬件电路，分类处理单元可以为GPU、FPGA能够实现图像分类操作的硬件电路。其中，分区处理单元和分类处理单元是异构的处理单元，且共享该第一内存与第二内存。第一内存中保存有待处理的第一图像，分区处理单元从第一内存中获取该第一图像，并对第一图像进行分区，得到第一分区结果，然后将第一分区结果保存在第二内存中。分类处理单元从第二内存中获取分区处理单元保存的第一分区结果，并从第一内存中获取第一图像。然后分类处理单元根据第一图像与第一分区结果，对第一图像进行分类，得到第一分类结果。与现阶段的技术中异构的处理单元之间的内存相互独立不同，本发明中第一内存与第二内存被分区处理单元和分类处理单元共享，因此被共用的数据如第一图像、第一分区结果等数据无需在分区处理单元与分类处理单元之间搬运，这样就避免了处理单元之间数据搬运所造成的时延，加快了图像处理的速度，提高了图像处理的性能。

可选的，图像处理装置的处理单元还可以包括调度处理单元，用于从图像处理装置外部获取待处理的第一图像，并将获取的第一图像保存在第一内存中。其中，由于调度处理单元需要访问第一内存，因此调度处理单元与分区处理单元、分类处理单元一起共享第一内存。