一种灰度图图像均值预处理的优化方法与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种灰度图图像均值预处理的优化方法。


背景技术：

2.在现有的图像处理技术中，特别是针对灰度图或是一个通道的图像，例如在活体检测采集的红外图像，是单通道图像，是一个灰度图。一些为了加速处理也会将彩色图处理成一个通道的灰度图，作为原始图像的输入。处理过程中经常会使用累加和求均值的方法，但是普通的加和、普通的均值计算，速度会很慢，例如北京君正集成电路股份有限公司(简称：北京君正)t30、t31型号的芯片，现有技术中计算均值的速度会拖延整体的运行速度。芯片上使用现有技术的普通方法，是连续相加，把整个图数据累加到一个数据，再求平均，时间比较长，且没有使用simd对均值的实现。此外，目前其他芯片上也没有发现针对一张图像使用simd求均值的实现方法。一些其他求均值的应用，使用的实现方法，加载16个8比特数据，将原始8比特数据转化为32比特，然后每4个一组，使用simd累加，再加载16个数据，再转化为16比特，再累加，直到最后，再将这组数据累加，再求平均。这种方法效率也是非常低。
3.现有技术中的常用术语如下：
4.1、均值：均值一般指平均数。平均数，统计学术语，是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。
5.2、灰度图：只有一个通道的图像。
6.3、simd指令(singleinstructionmultipledata)，即一种以向量方式计算的指令。单指令流多数据流，也就是说一次运算指令可以执行多个数据流，这样在很多时候可以提高程序的运算速度。simd指令可以理解为运行一次指令，运行指定大小数组的运算。128bit的simd指令，数组大小是用128bit定义，放16个8bit数据，或放4个32比特数据，或放8个16bit数据。例如“两个数组”相加，一条simd指令直接就得到。


技术实现要素：

7.为了解决上述现有技术中的问题，本技术的目的在于：提高计算均值的速度。可以实现40倍的提升。
8.具体地，本发明提供一种灰度图图像均值预处理的优化方法，所述方法针对灰度图，每次加载128个图像数据，一个寄存器可以加载16个8bit数据，使用8个变量寄存器中，分别为vrd0，vrd2，vrd4，vrd6，vrd8，vrd10，vrd12，vrd14，再将加载的寄存器数据转化为16比特，即使用16个寄存器存储数据，对上面的变量寄存器进行复用，再增加8个变量寄存器，这里会生成vrd0，vrd1，vrd2，vrd3，vrd4，vrd5，vrd6，vrd7，vrd8，vrd9，vrd10，vrd11，vrd12，vrd13，vrd14，vrd15；使用一个寄存器sum_h0进行16bit数据的累加，当sum_h0累加到256次时，对数据进行右移位8位，等价计算为除以256，再使用一个新的寄存器sum_h1对
移位后的sum_h0进行累加，而sum_h0初始化为0，再重新累加加载的新的数据；使用sum_h1对移位后的sum_h0进行累加，sum_h1累加到256次时，将sum_h1的结果保存到一个数组中；最后将数组的数据，再进行累加，再求均值。
9.所述方法进一步包括：
10.s1，初始化和使用的变量寄存器声明：设vri0为将8bit寄存器中的前8个数据转化为16bit的选择寄存器，vri1为将8bit寄存器中的后8个数据转化为16bit的选择寄存器；
11.预处理的数据为indata，数据宽为width，长为height，数据总数为piel_count＝width*height；
12.设一个数据组为vsave[8]，一个常规临时变量sum_int，均值为avg，统计sum_h1累加次数的计算器count，初始为0；
[0013]
s2，加载128个图像数据到vrd0，vrd1，vrd2，vrd3，vrd4，vrd5，vrd6，vrd7，vrd8，vrd9，vrd10，vrd11，vrd12，vrd13，vrd14，vrd15，然后在对indata指针进行变化，即indata＝indata+128；
[0014]
s3，使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit，由于在指令集中没有实现将8bit直接转化为16bit的指令，所以需要使用任意取值指令实现该功能，也就是设置两个选择的寄存器vri0，vri1，并对里面的具体选择顺序预先设计好；
[0015]
s4，使用一个寄存器sum_h0进行16bit数据的累加，第一次累计和需要初始化时，sum_h0内数据为0；
[0016]
s5，重复步骤s2、s3、s4，直到循环次数达到256次时，对sum_h0进行移位处理，再将处理后结果累加到sum_h1中，最后将sum_h0内的数据置0，同时count加1；
[0017]
s6，重复步骤s2、s3、s4、s5，直到循环次数达到256次时，将sum_h1保存到vsave[8]中，对vsave[8]的数据进行求和为sum_int，sum_h1内的数据置为0；重复步骤s2、s3、s4、s5，直至所有数据计算完；
[0018]
s7，求均值：所述将sum_h1的数据保存到vsave[8]中，对vsave[8]的数据进行求和为sum_int，累加的次数为count，则均值为：avg＝sum_int/count；sum_h1是个寄存器，里面放的是8个16比特数据，把里面的数据取出来放到数组vsave[8]中，将数组vsave[8]里面的8个数据累加为sum_int。
[0019]
所述方法应用于具有simd指令的芯片，对相应的指令集进行优化处理，处理的目标的长*宽为2048的倍数，图像均值预处理要求的精度误差在1以内，使用的相应的指令集有加法指令、移位指令、任意取值指令、除法指令、加载数据指令、保存数据指令。
[0020]
所述方法应用于北京君正t30、t31型号芯片。
[0021]
所述步骤s2中，对indata指针进行变化，进一步包括加载数据指令,输入的待载入的数据，当前是数据的指针indata，从该数据indata在内存里指向的位置0,16，
……
96,112开始加载128bit的数据，如果是8bit的数据是加载16个，如果是16bit数据加载8个，如果是32bit，加载4个数据:
[0022]
vrd0＝ingenic_load(indata，0)；
[0023]
vrd2＝ingenic_load(indata，16)；
[0024]
vrd4＝ingenic_load(indata，32)；
[0025]
vrd6＝ingenic_load(indata，48)；
[0026]
vrd8＝ingenic_load(indata，64)；
[0027]
vrd10＝ingenic_load(indata，80)；
[0028]
vrd12＝ingenic_load(indata，96)；
[0029]
vrd14＝ingenic_load(indata，112)；
[0030]
indata＝indata+128。
[0031]
所述步骤s3，进一步包括任意取值指令：从变量vrd0,vrd2,
……
,vrd12,vrd14和vrd0,vrd2,
……
,vrd12,vrd14中根据vri1,vri0设置的编号选择出4个或8个或16个数据，在使用该指令时，需要占有一个永久寄存器vri1或vir0，用于指令选择具体位置的数据：
[0032]
vrd1＝ingenic_choise_h(vrd0，vrd0，vri1)；
[0033]
vrd0＝ingenic_choise_h(vrd0，vrd0，vri0)；
[0034]
vrd3＝ingenic_choise_h(vrd2，vrd2，vri1)；
[0035]
vrd2＝ingenic_choise_h(vrd2，vrd2，vri0)；
[0036]
vrd5＝ingenic_choise_h(vrd4，vrd4，vri1)；
[0037]
vrd4＝ingenic_choise_h(vrd4，vrd4，vri0)；
[0038]
vrd7＝ingenic_choise_h(vrd6，vrd6，vri1)；
[0039]
vrd6＝ingenic_choise_h(vrd6，vrd6，vri0)；
[0040]
vrd9＝ingenic_choise_h(vrd8，vrd8，vri1)；
[0041]
vrd8＝ingenic_choise_h(vrd8，vrd8，vri0)；
[0042]
vrd11＝ingenic_choise_h(vrd10，vrd10，vri1)；
[0043]
vrd10＝ingenic_choise_h(vrd10，vrd10，vri0)；
[0044]
vrd13＝ingenic_choise_h(vrd12，vrd12，vri1)；
[0045]
vrd12＝ingenic_choise_h(vrd12，vrd12，vri0)；
[0046]
vrd15＝ingenic_choise_h(vrd14，vrd14，vri1)；
[0047]
vrd14＝ingenic_choise_h(vrd14，vrd14，vri0)。
[0048]
所述步骤s4中，进一步包括加法指令,输入变量sum_h0，vrd0，vrd1,
……
vrd14,vrd15输出变量是sum_h0，sum_h0存储的是8个int16_t的数据，sum_h0和vrd0
……
vrd15，存储的是8个int16_t数据：
[0049]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd0)；
[0050]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd1)；
[0051]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd2)；
[0052]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd3)；
[0053]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd4)；
[0054]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd5)；
[0055]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd6)；
[0056]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd7)；
[0057]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd8)；
[0058]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd9)；
[0059]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd10)；
[0060]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd11)；
[0061]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd12)；
[0062]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd13)；
[0063]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd14)；
[0064]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd15)。
[0065]
所述步骤s5中，进一步包括右移移位指令，将变量sum_h0里的每个元素进行移位，移动8位，输出sum_h1，该指令具有四舍五入的运算，count再累加1：
[0066]
sum_h1＝ingenic_shift_right(sum_h0，8)；
[0067]
count+＝1。
[0068]
由此，本技术的优势在于：提供了一种灰色图求均值的方法。采用最高16bit的运算，一条simd指令可以实现8个数据的累加。与采用最高32bit的累加，一条simd指令实现4个数据累加，速度很慢。在预处理中，使用了更少的处理，只有一步16个8比特数据转化为两个寄存器中8个16比特数据的处理。中间处理使用移位代替均值除法，当累加个数达到256时，进行一次移位处理，等价把最终的均值平均到每次256的均值中，从而实现最高16比特的运算并求取均值。在加载数据中，采用一次加载128个数据，既能充分利用拥有的寄存器，又能充分利用带宽加载的数据，提高整体速度。128个数据，处理数据中也更加容易。在速度上，对相应的指令集进行优化处理，实现速度提升40倍。
附图说明
[0069]
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明的限定。
[0070]
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
[0071]
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本发明进行进一步的详细说明。
[0072]
本技术整体方法或者说是核心思想，可以在任何具有simd指令的芯片上实现。不同芯片会有些细节的差别，个别指令有所不同，或是指令寄存器运算位数不同，或是多条指令复合使用实现该方法中的一条指令。每款芯片指令会有差别，加法减法，乘法，移位，一般会一样，但具体的芯片会有独特功能的指令，所以指出具体复现该发明的芯片。
[0073]
本技术的具体实施例采用的是在北京君正t30、t31型号芯片上实现，在该芯片上能够完全复现本方法的实现。
[0074]
如图1所示，本发明涉及一种灰度图图像均值预处理的优化方法，所述方法进一步包括：
[0075]
s1，初始化和使用的变量寄存器声明：设vri0为将8bit寄存器中的前8个数据转化为16bit的选择寄存器，vri1为将8bit寄存器中的后8个数据转化为16bit的选择寄存器；
[0076]
预处理的数据为indata，数据宽为width，长为height，数据总数为piel_count＝width*height；
[0077]
设一个数据组为vsave[8]，一个常规临时变量sum_int，均值为avg，统计sum_h1累加次数的计算器count，初始为0；
[0078]
s2，加载128个图像数据到vrd0，vrd1，vrd2，vrd3，vrd4，vrd5，vrd6，vrd7，vrd8，vrd9，vrd10，vrd11，vrd12，vrd13，vrd14，vrd15，然后在对indata指针进行变化，即indata＝indata+128；
[0079]
s3，使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit，由于在指令集中没有实现将8bit直接转化为16bit的指令，所以需要使用任意取值指令实现该功能，也就是设置两个选择的寄存器vri0，vri1，并对里面的具体选择顺序预先设计好；
[0080]
s4，使用一个寄存器sum_h0进行16bit数据的累加，第一次累计和需要初始化时，sum_h0内数据为0；
[0081]
s5，重复步骤s2、s3、s4，直到循环次数达到256次时，对sum_h0进行移位处理，再将处理后结果累加到sum_h1中，最后将sum_h0内的数据置0，同时count加1；
[0082]
s6，重复步骤s2、s3、s4、s5，直到循环次数达到256次时，将sum_h1保存到vsave[8]中，对vsave[8]的数据进行求和为sum_int，sum_h1内的数据置为0；重复步骤s2、s3、s4、s5，直至所有数据计算完；
[0083]
s7，求均值：所述将sum_h1的数据保存到vsave[8]中，对vsave[8]的数据进行求和为sum_int，累加的次数为count，则均值为：avg＝sum_int/count。
[0084]
具体地，本实施例还可以描述如下：
[0085]
1、使用要求。这是在北京君正t30，t31芯片上使用，使用普通的均值计算，速度很慢，严重影响整体的运行速度。使用t30、t31相应的指令集进行优化处理，实现速度提升40倍。处理的目标的长*宽为2048的倍数，这里图像均值预处理要求的精度误差在1以内。使用的t30、t31相应的指令集有加法指令、移位指令、任意取值指令、除法指令、加载数据指令。指令如下：
[0086]
a)加法指令：
[0087]
vrd＝ingenic_add_h(vrs，vrt)；
[0088]
输入变量vrs，vrt，输出变量是vrd。vrd存储的是8个int16_t的数据，vrs和vrt存储的是8个int16_t数据。
[0089]
等价的运算：
[0090]
vrd0:＝vrs0+vrt0；
[0091]
vrd1:＝vrs1+vrt1；
[0092]
……
[0093]
vrd7:＝vrs7+vrt7；
[0094]
b)移位指令：将变量里的每个元素进行移位，移动i位。该指令具有四舍五入的运算。
[0095]
左移移位指令
[0096]
vrd＝ingenic_shift_left(vrs，i)；
[0097]
右移移位指令
[0098]
vrd＝ingenic_shift_right(vrs，i)；
[0099]
c)任意取值指令：从变量vrs和vrt中根据vri设置的编号选择出4个或8个或16个数据，在使用该指令时，需要占有一个永久寄存器vri，用于指令选择具体位置的数据。
[0100]
vrd＝ingenic_choise_h(vrs，vrt，vri)；
[0101]
d)除法指令：
[0102]
vrd＝ingenic_div_d(vrs，vrt)；
[0103]
输入变量vrs，vrt，输出变量是vrd寄存器。vrd存储的是16个int8_t的数据，vrs和vrt存储的是16个int8_t数据。结果按照四舍五入方式取值。
[0104]
等价的运算：
[0105]
vrd0:＝vrs0/vrt0；
[0106]
vrd1:＝vrs1/vrt1；
[0107]
……
[0108]
vrd7:＝vrs7/vrt7；
[0109]
……
[0110]
vrd15:＝vrs15/vrt15；
[0111]
e)加载数据指令：输入的待载入的数据，当前是数据的指针indata，从该数据indata在内存里指向的位置m开始加载128bit的数据，如果是8bit的数据是加载16个，如果是16bit数据加载8个，如果是32bit，加载4个数据。数据加载到变量vrd寄存器中。其中m是按照byte，即8bit为一个单位计算。
[0112]
vrd＝ingenic_load(indata，m)；
[0113]
f)保存数据指令：待保存数据的寄存器变量vrd，存储数据的指针savedata，从该指针位置开始存储寄存器里的数据。将vrd里面的128bit数据存储到savedata。
[0114]
ingenic_save(vrd，savedata，m)。
[0115]
2、计算均值。
[0116]
1)对于灰度图，我们每次加载128个图像数据，一个寄存器可以加载16个8bit数据，使用8个变量寄存器中，分别为vrd0，vrd2，vrd4，vrd6，vrd8，vrd10，vrd12，vrd14。再将加载的寄存器数据转化为16比特，也就是使用16个寄存器存储数据，对上面的变量寄存器进行复用，再增加8个变量寄存器，这里会生成vrd0，vrd1，
…
，vrd7，vrd8，
…
，vrd15。使用一个寄存器sum_h0进行16bit数据的累加，当sum_h0累加到256次时，对数据进行右移位8位，等价计算为除以256，再使用一个寄存器sum_h1对移位后的sum_h0进行累加，而sum_h0初始化为0，再重新累加加载的新的数据。使用sum_h1对对移位后的sum_h0进行累加，sum_h1累加到256次时，将sum_h1的结果保存到一个数组中。最后将数组的数据，再进行累加，再求均值。具体实现如下：
[0117]
使用的变量寄存器的声明：vrd0，vrd1，
…
，vrd7，vrd8，
…
，vrd15，sum_h0，sum_h1。设vri0为将8bit寄存器中的前8个数据转化为16bit的选择寄存器，vri1为将8bit寄存器中的后8个数据转化为16bit的选择寄存器。预处理的数据为indata，数据宽为width，长为height，数据总数为piel_count＝width*height。设一个数据组为vsave[8]，一个常规临时变量sum_int，均值为avg，统计sum_h1累加次数的计算器count，初始为0。
[0118]
a)加载128个图像数据到vrd0，vrd1，
…
，vrd7，vrd8，
…
，vrd15。然后在对indata指针进行变化，indata＝indata+128，使用加载数据指令，输入的待载入的数据，当前是数据的指针indata，从该数据indata在内存里指向的位置0、16、32、48、64、80、96、112开始加载128bit的数据，如果是8bit的数据是加载16个，如果是16bit数据加载8个，如果是32bit，加载4个数据，数据加载到变量
[0119]
vrd0,vrd2,......,vrd12,vrd14寄存器中,表示如下：
[0120]
vrd0＝ingenic_load(indata，0)；
[0121]
vrd2＝ingenic_load(indata，16)；
[0122]
vrd4＝ingenic_load(indata，32)；
[0123]
vrd6＝ingenic_load(indata，48)；
[0124]
vrd8＝ingenic_load(indata，64)；
[0125]
vrd10＝ingenic_load(indata，80)；
[0126]
vrd12＝ingenic_load(indata，96)；
[0127]
vrd14＝ingenic_load(indata，112)；
[0128]
indata＝indata+128；
[0129]
b)使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit。由于在指令集中没有可以实现将8bit直接转化为16bit的指令，所以需要使用任意取值指令实现该功能。也就是设置两个选择的寄存器vri0，vri1；并对里面的具体选择顺序预先设计好；使用任意取值指令，表示如下：
[0130]
vrd1＝ingenic_choise_h(vrd0，vrd0，vri1)；
[0131]
使用任意取值指令，从变量vrd0和vrd0中根据vri1设置的编号选择出数据，存储于vrd1；以下任意取值指令，以此类推，不再累述。
[0132]
vrd0＝ingenic_choise_h(vrd0，vrd0，vri0)；
[0133]
vrd3＝ingenic_choise_h(vrd2，vrd2，vri1)；
[0134]
vrd2＝ingenic_choise_h(vrd2，vrd2，vri0)；
[0135]
vrd5＝ingenic_choise_h(vrd4，vrd4，vri1)；
[0136]
vrd4＝ingenic_choise_h(vrd4，vrd4，vri0)；
[0137]
vrd7＝ingenic_choise_h(vrd6，vrd6，vri1)；
[0138]
vrd6＝ingenic_choise_h(vrd6，vrd6，vri0)；
[0139]
vrd9＝ingenic_choise_h(vrd8，vrd8，vri1)；
[0140]
vrd8＝ingenic_choise_h(vrd8，vrd8，vri0)；
[0141]
vrd11＝ingenic_choise_h(vrd10，vrd10，vri1)；
[0142]
vrd10＝ingenic_choise_h(vrd10，vrd10，vri0)；
[0143]
vrd13＝ingenic_choise_h(vrd12，vrd12，vri1)；
[0144]
vrd12＝ingenic_choise_h(vrd12，vrd12，vri0)；
[0145]
vrd15＝ingenic_choise_h(vrd14，vrd14，vri1)；
[0146]
vrd14＝ingenic_choise_h(vrd14，vrd14，vri0)；
[0147]
c)使用一个寄存器sum_h0进行16bit数据的累加，第一次累计和需要初始化时，sum_h0内数据为0，使用加法指令，表示如下：
[0148]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd0)；
[0149]
使用加法指令，输入变量输入变量sum_h0、vrd0，输出变量是sum_h0存储的是8个int16_t的数据，sum_h0和vrd0存储的是8个int16_t数据；以下加法指令，以此类推，不再累述。
[0150]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd1)；
[0151]
……
[0152]
sum_h0＝ingenic_add_h(sum_h0，vrd15)；
[0153]
d)重复a)，b)，c)直到循环次数达到256次时，对sum_h0进行移位处理，再将处理后结果累加到sum_h1中，最后将sum_h0内的数据置0，同时count加一
[0154]
sum_h1＝ingenic_shift_right(sum_h0，8)；
[0155]
count+＝1；
[0156]
e)重复a)，b)，c)，d)，直到循环次数达到256次时，将sum_h1保存到vsave[8]中，对vsave[8]的数据进行求和为sum_int，sum_h1内的数据置为0，重复a)，b)，c)，d)，直至所有数据计算完。
[0157]
f)将sum_h1保存到vsave[8]中，对vsave[8]的数据进行求和为sum_int.累加的次数为count，
[0158]
avg＝sum_int/count。
[0159]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。