[发明专利]一种硬件加速器的加速方法

说明书

本发明公开了一种硬件加速器的加速方法，用于提升CPU运行效率。所述加速方法通过设置存储单元、逻辑bank群组、信息仓、双边运算单元、比较单元和控制单元实现加速作用。在现有技术的基础上，本发明保护的硬件加速器加速方法一方面可以充分发挥硬件所固有的处理速度优势，一方面通过设置信息仓和双边运算单元，将传统图像处理过程中基于点的运算改进为基于行的运算，并利用前一位置的计算结果迭代计算后续位置的结果，大大减少硬件加速器中所需的元件数量，降低方法的计算复杂度，提高运算效率。

技术领域

本申请涉及电路领域，更具体地为一种硬件加速器的加速方法。

背景技术

计算机视觉，尤其是计算机立体视觉近年来受到广泛关注，获取目标深度信息的需求日益增加。例如，智能安防检测物体的定位，无人机三维定位，自动驾驶障碍物判断等，机器人导航，3d打印等。

众所周知，为了获取深度信息，伴随着大量图像数据处理及运算，而针对图像数据进行处理的算法往往运算复杂、计算量巨大，现有技术通常采用优化软件算法的方式对算法进行改进以期降低运算的复杂度。然而，仅仅优化软件算法并不能很好地提高算法执行效率，跟不上计算机视觉发展带来的数据量。因此，越来越多的研究关注于硬件加速器的设计和硬件加速器加速方法的研究。目前的硬件加速器缺乏良好的移植性，不能对缓存结构进行优化，占用、浪费大量的系统缓存，同时需要大量的处理资源，从而导致包含有硬件加速器的移动装置存在较高功率消耗及较低电池寿命等问题；同时，加速方法的鲁棒性不强，运算复杂度较高，不能适应图像数据大规模的计算量，没有从软件的方面提升图像数据的运算效率。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种硬件加速器的加速方法，以解决现有技术中硬件加速器移植性差，占用、浪费大量系统缓存，以及硬件加速器元件较多、功耗大、电池寿命低，以及运算复杂度高、不适应图像数据运算的问题。

本发明提供一种硬件加速器的加速方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

步骤一：设置获取单元，所述获取单元获取待运算的图像数据；

步骤二：设置逻辑bank群组，所述逻辑bank群组由多条ram组成，用于存储所述图像数据；

步骤三：设置运算单元，所述运算单元用于对所述逻辑bank群组中的数据进行运算，并输出运算结果，其中，所述运算包括初始化运算，所述初始化运算具体包括以下步骤：确定左侧视图初始化位置和右侧视图对应的搜索范围，当搜索块中心位于初始化位置时，计算所述搜索块的每一行所覆盖的像素点与右侧视图搜索范围内对应行的像素点的灰度值差的绝对值之和；其中，所述搜索块中心以所述初始化位置为起点水平移动，所述搜索范围根据搜索块中心的移动而移动，；

步骤四：设置信息仓，所述信息仓用于存储所述运算单元输出的运算结果，所述步骤三中的所述运算还包括双边运算，所述双边运算根据信息仓所存储的运算结果通过迭代的方式计算初始化位置移动后所述搜索块的每一行所覆盖的像素点与右侧视图搜索范围内对应行的像素点的灰度值差的绝对值之和；

步骤五：设置控制单元，所述控制单元用于发送控制信号，以周期性地控制所述运算单元进行图像数据运算；

步骤六：设置比较单元，所述比较单元读取信息仓中存储的运算结果，得到比较结果。

优选地，所述获取单元与所述逻辑bank群组连接，所述逻辑bank与所述运算单元连接，所述运算单元与所述信息仓连接，所述信息仓与所述比较单元连接，所述控制单元与所述获取单元、逻辑bank群组、比较单元、信息仓和运算单元连接。

优选地，所述加速方法还包括设置预处理单元，所述预处理单元对图像进行SOBEL滤波。

优选地，所述比较结果为图像的特征匹配点；

所述加速方法还包括设置去噪单元，用于验证所述匹配点以去除噪声点。