引導濾波的軟硬件協(xié)同加速器設計與實現(xiàn)

摘 要：引導濾波算法被大量用于圖像處理領域中，在去雨雪、去霧、前景提取、圖像去噪、圖像增強、級聯(lián)采樣等方面有很好的處理效果。但是對于實時應用，軟件實現(xiàn)難以滿足需要。提出了在SDSoC環(huán)境下利用軟硬件協(xié)同開發(fā)策略實現(xiàn)引導濾波硬件加速。通過在SDSoC開發(fā)環(huán)境中調試C語言代碼實現(xiàn)引導濾波算法，并將其中影響性能的函數(shù)用Xilinx公司開發(fā)的Zedboard開發(fā)版硬件實現(xiàn)。在設計中，采用了流數(shù)據的方法、PS（Processing System）端和PL（Programmable Logic）端協(xié)同開發(fā)策略，以及軟硬件并行、流水線優(yōu)化等優(yōu)化方法，提高了加速器的整體性能。實驗結果表明，提出的軟硬件協(xié)同的引導濾波加速器加速比可達16。

0 引言

2010年HE K M等人提出了引導濾波(Guided Filter)[1]算法。該算法與雙邊濾波最大的相似之處就是同樣具有保持邊緣的特性，不同之處在于它還克服了去偽影的影響。該算法被大量用于圖像處理領域中，在去雨雪[2]、去霧[3]、前景提取[4]、圖像去噪、圖像增強、級聯(lián)采樣等方面有很好的處理效果。

但是，隨著處理圖像的尺寸不斷擴大，基于CPU處理的引導濾波算法越來越不能滿足人們的需求，因此，王新磊等[5]用CUDA實現(xiàn)了引導濾波GPU加速。為使引導濾波能在嵌入式領域達到實時處理，本文提出了基于FPGA對引導濾波實現(xiàn)加速的方法。

1 引導濾波算法介紹

引導濾波理論的基礎是局部線性模型。該模型認為：任意函數(shù)上的任意一點與該點鄰近部分的點可以看成是線性關系，一個復雜的函數(shù)可以用很多局部線性函數(shù)來表示。若需要求出該函數(shù)上某一點的值，只需求出所有包含該點的線性函數(shù)的值，并求出這些線性函數(shù)值的平均值，這個平均值就是該函數(shù)上所求點的值。

2 引導濾波加速器設計

2.1 實驗環(huán)境介紹

本文采用Zynq-7000系列的Zedboard開發(fā)板[6]作為硬件開發(fā)環(huán)境，其PS端提供了ARM Cortex-A9處理器、512 MB DDR3內存空間和外部存儲接口。其PL端的XC7Z020 CLG481-1 EEP芯片提供了可編程邏輯陣列單元，為硬件加速提供了豐富的邏輯資源。本文采用SDSoC[7]作為軟件開發(fā)環(huán)境，它是基于Zynq-7000全可編程芯片在嵌入式系統(tǒng)中的IDE（Integrated Development Environment）。

2.2 算法結構設計

本文將單通道的圖像數(shù)據存儲在PS端的外部存儲中，之后讀取數(shù)據到內存中。為了獲取最大的運算性能，在引導濾波函數(shù)調用前分配好算法需要的圖像緩沖空間，將內存空間指針以參數(shù)形式傳遞給引導濾波函數(shù)，供其使用，之后PS端調用引導濾波函數(shù)。本文將引導濾波算法分為兩部分，其中一部分是將對算法有較大影響的函數(shù)用硬件加速，硬件加速部分將數(shù)據傳到PL端，PL端將其用硬件邏輯電路實現(xiàn)，對實現(xiàn)的硬件再通過流水線、并行處理和算法重構等優(yōu)化方法對算法進行優(yōu)化。處理完數(shù)據后，再將數(shù)據寫回到PS端。最終PS端將處理好的圖像存儲在外部存儲中。算法結構設計如圖1所示。

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2.3 優(yōu)化方法

2.3.1 流數(shù)據傳輸

為了獲取PS端和PL端的最大傳輸性能，本文使用SDSoC開發(fā)環(huán)境中的sds_alloc函數(shù)[8]在PS端申請連續(xù)的物理地址作為圖像緩沖區(qū)，并在硬件函數(shù)聲明前插入指導編譯器的參數(shù)#pragma SDS dada zero_copy(imgIn[0:rows*cols])和#pragma SDS data access_pattern(imgIn[0:rows*cols])命令來將圖像數(shù)據轉化為流數(shù)據[8]進行傳輸。

2.3.2 流水線優(yōu)化

為了增加程序的并發(fā)性，流水線優(yōu)化可以使當前操作沒有完成之前就開始執(zhí)行下一個操作。環(huán)境SDSoC的PIPELINE[8，10]優(yōu)化指令可以對函數(shù)及循環(huán)進行優(yōu)化。下面分別對函數(shù)的流水線和循環(huán)的流水線優(yōu)化進行說明。

(1)函數(shù)的流水線操作

從圖2可以看出，func函數(shù)需要3個時鐘完成一組操作。若進行兩組操作，在沒有進行流水線優(yōu)化的情況下，每次操作順序執(zhí)行，最后一次輸出需要6個時鐘；而經過流水線優(yōu)化的func函數(shù)，每經過1個時鐘就可以讀取下一組數(shù)據，兩組操作完成后只需要4個時鐘周期就能夠輸出結果。由此可見，流水線優(yōu)化可以提高函數(shù)的并發(fā)性，增加算法的效率。

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(2)循環(huán)的流水線優(yōu)化

從圖3可看出，用循環(huán)來對圖像像素進行處理，假設每個像素處理時間為30個時鐘周期，若處理圖像大小為512×512，則未流水線優(yōu)化前，需要的總時鐘個數(shù)為7 864 320個時鐘周期；流水線優(yōu)化后，需要的總時鐘個數(shù)為262 174個時鐘周期，性能有了近30倍的提升。

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2.3.3 并行處理

SDSoC環(huán)境提供了async和wait指令，使得程序員能夠對硬件函數(shù)的同步方式進行控制。硬件開始工作后，PS端的async指令會交還CPU的控制權，繼續(xù)執(zhí)行PS端的任務，實現(xiàn)軟硬件函數(shù)并行處理。通過這種方法，可以增加系統(tǒng)的并行性，提高算法的效率。wait命令用來同步數(shù)據，使得下一個函數(shù)能夠成功應用上一個硬件函數(shù)的輸出結果，防止程序死鎖。

3 實驗結果分析

本文輸入單通道的.bmp格式文件為待處理圖像，模板大小選擇3×3，引導圖像和待處理圖像為同一張圖像，實驗效果如圖4所示。

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其中，圖4(a)為待處理圖像和引導圖像，圖4(b)為經過軟硬件協(xié)同加速器實現(xiàn)的引導濾波效果圖，圖4(c)為在PC上用OpenCV庫純軟件實現(xiàn)的引導濾波效果圖。通過對比可看出，經過軟硬件協(xié)同加速器實現(xiàn)的引導濾波和在PC上純軟件實現(xiàn)的引導濾波在效果上基本相同。

為了比較本文提出的軟硬件協(xié)同加速器的加速效果，分別測出了在PS端對不同大小圖像實現(xiàn)引導濾波算法的幀率值和軟硬件協(xié)同加速器對不同大小圖像實現(xiàn)引導濾波算法的頻率值。實驗數(shù)據如表1所示。

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4 結束語

本文實現(xiàn)了引導濾波的軟硬件協(xié)同加速器，并利用開發(fā)環(huán)境SDSoC所提供的優(yōu)化指令對硬件進行了性能優(yōu)化。與CUDA實現(xiàn)的引導濾波相比，性能雖有所不及，但加速效果明顯，并在低功耗及開發(fā)周期上優(yōu)勢大于CUDA。本文提出的軟硬件協(xié)同加速器可直接用于內置CPU和FPGA的嵌入式系統(tǒng)中，縮短了嵌入式工程師開發(fā)周期，提高了系統(tǒng)整體性能。