[发明专利]一种基于图像缩放减少数据带宽的硬件实现方法

说明书

本发明提供一种基于图像缩放减少数据带宽的硬件实现方法，包括：S1，读取待识别图像，识别图像存储在DDR中，假设一张图像上包含n个待识别的物体(box)，根据图像分布的情况配置一个包含所有box的最小区域，其中n为自然数；S2，box位置信息排序，根据box信息，计算出每一个box目标图像映射到原图像的位置信息，再排序，计算出所有box中，目标图像映射到源图位置最靠前的那个像素点位置；S3，缩放插值计算，根据获得box目标图像映射到源图中的位置信息，该位置信息是(sx,sy),可获得四个用于进行插值计算的位置信息(sx,sy),(sx+1,sy),(sx,sy+1),(sx+1,sy+1),利用插值算法，根据权重信息，即可获得该目标点的像素值；S4，缩放输出，将多个box计算出的目标图像，再输出存储到DDR中。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于图像缩放减少数据带宽的硬件实现方法。

背景技术

近年来，随着科技的飞速发展，特别是生活中，经常听到的人脸识别，车牌识别，口罩识别等都是图像识别的范畴。图像识别是人工智能技术使用最为成熟的方向之一。图像在进入神经网络进行识别之前，需要对图像进行处理，以降低识别的代价、提高识别的精度。图像的缩放是常用的前处理算法。在图像前处理阶段，一般会对需要识别的图像进行缩放处理，将图像缩放为合适的大小再输入至人工智能识别网络。如图1所示。

通过图像缩放处理的过程可知：图像的缩放过程描述的其实是目标像素点和源图像素点的对应关系。这个对应关系很容易用应用程序软件实现，但是识别效率是软件实现的一个最大的瓶颈。例如，在公共场合，人脸可能成百上千，这时候使用软件对成百上千的人脸进行缩放，再进行人脸识别，这种做法对于软件效率会是致命的影响。故而，用集成电路硬件来实现图像人脸识别图像缩放处理是大势所趋。

然而，现有技术中存在以下缺陷：

如图2所示，集成电路硬件实现图像缩放时，由于目标图像和源图像都比较大，目标图像和源图像都存放在DDR中，因此DDR的数据带宽是整个设计的关键点。大的数据带宽，会给硬件设计增加很多约束条件，例如，硬件电路需要工作在较高的时钟频率下，另外需要增加面积，来满足高带宽的要求。

如图3、4所示，列举了两种应用场景，图3为分布为5个待识别的物体，在这里称之为box，且这5个box的分布，没有重叠。图4为分布为5个box的一张大图，且这5个box的重叠度比较高。

一种从这两张大图获取5个box的方式是，软件分别配置及启动5次硬件，启动5次硬件前需要配置的5个box的信息是，源图基地址，源图宽度信息及高度信息。

如图5所示，针对重叠度比较高的5个box，DDR取每个box的方式，会在DDR中重复取大量的数据，这无疑会增加DDR的数据带宽。另外，使用重复配置及启动5次硬件的方式，对效率必然会产生重大的影响。

为了实现图像识别过程中图像缩放的功能，现有集成电路实现方案主要有如下局限性：

(1)针对box分布密集的情况，对DDR的数据带宽有较高的要求，这势必会给硬件设计增加面积及时钟频率的约束条件。

(2)这种重复配置及启动硬件的操作，对于分布成百上千box的一张图片，势必会大大影响处理效率。

此外，现有技术中的常用术语如下：

1)人工智能。

2)图像识别。

3)图像缩放。

4)插值算法。

5)box：表示待识别的物体，例如：车牌，人脸等。

6)集成电路硬件设计(IC)。

发明内容