面向SoC设计的网格PSE资源管理器与原型实现

集成电路技术的发展始终存在着两个主要矛盾:集成电路工艺加工能力的快速增长与设计生产力的矛盾,集成电路复杂度增加与设计时间紧缩的矛盾。文章从网格技术的角度,把SoC设计过程中不同的设计资源,包括IP核、EDA设计工具软件、代码、设计专家信息等,通过统一的资源管理机制实现对各种设计资源的管理,解决SoC设计对资源共享和协同的需要,提高SoC设计的整体效率。同时介绍了面向SoC设计网格问题求解环境下资源管理器的原型实现。

JPEG2000二维离散小波变换高效并行VLSI结构设计

提出一种基于提升算法,实现JPEG2000编码系统中二维离散小波变换(DWT)的高效实时并行VL SI结构设计方法.利用该方法所得结构使行和列滤波器同时进行滤波,用少量行缓存代替大量中间存储空间,用优化的移位加操作替代乘法操作.整个结构采用流水线设计方法处理,在保证同样的精度下,大大减少了运算量,增加了硬件资源利用率,加快了变换速度,减小了电路的规模.二维离散小波滤波器结构已经过VerilogHDL行为级仿真验证,并可作为单独的IP核应用于正在开发的JPEG2000图像编、解码芯片中.

JPEG2000中9/7离散小波变换二进制系数实现

基于实数的二进制表示法,把CDF(Cohen,DaubechiesandFeauveau)9/7双正交小波基的提升系数化为二进制,采用简单的移位-加操作代替结构复杂的浮点乘法器,从而实现了JPEG2000中9/7离散小波变换的定点计算.相对于浮点计算法,移位-加操作最大的优点是计算简单,特别易于超大规模集成电路实现,因而使硬件实时处理图像信号成为可能.实验仿真结果表明:在低压缩比的情况下,用移位-加操作重构的图像,其峰值信噪比(PSNR)只比浮点法低0.10dB,当压缩比增大时,其PSNR值略好于浮点法.

17/11双正交小波的优化设计及其对图像压缩性能的分析

许多适合于图像编码的小波,如CDF-9/7,Winger-17/11(W-17/11),Villasenor-6/10和10/18(V-6/10和V-10/18)小波,其滤波器系数是无理数,需要用无限的计算精度实现对应的离散小波变换(DWT)。该文给出了一种参数化构造17/11双正交小波组的简便方法:首先把小波合成滤波器表示为用两个自由参数表达的三角多项式,然后把双正交小波的精确重构条件归结为一个线性方程组,最后求解此方程组得到对应的小波分解滤波器,从而得到了17/11双正交小波滤波器的参数表达式。通过调整表达式中的自由参数,可以随意构造具有所需特征的17/11线性相位小波滤波器。作为构造实例,构造出一种新的有理系数17/11双正交小波滤波器,它具有优化的编码增益。实验表明:其压缩性能与W-17/11和V-10/18小波滤波器相当,优于CDF-9/7和V-6/10小波滤波器。

一种高效的JPEG2000位平面编码器设计

针对JPEG2000 芯片实现时的硬件复杂性和编码效率低的问题,通过分析编码所需状态变量的产生机制,得到了一种最高有效位(MSB)检测电路,它能使状态变量实时产生.同时,在 3 个通道编码时引入列快速扫描电路,它在清除通道编码中设计了游程编码和0编码的流水实现电路,最后得到了位平面编码器 0冗余时钟设计.将此方法用于实现三通道并行的位平面编码器时,相对于单通道的跳点跳列,其运算速度可提高2倍,逻辑电路节约50%,而对于64×64像素的码块,存储器节约20 kb.

7/5小波滤波器簇及其图像压缩性能研究

构造了包括BT7/5滤波器(Brislawn-Treiber)在内的7/5小波滤波器簇,依据欧几里得算法给出了7/5小波基提升格式的构造过程和提升实现算法.根据7/5小波基优化条件的要求,证明了7/5小波基的、提升系数α为0.08时的图像压缩性能最佳,该小波基为JPEG2000标准第二部分推荐使用的BT7/5小波滤波器组.BT7/5小波的系数为有理数,与无理系数的CDF9/7小波滤波器相比,具有计算复杂度低和便于VLSI硬件实现等优点.实验结果表明,若压缩比在100∶1以内,采用BT7/5小波滤波器的重构图像峰值信噪比只比CDF9/7低0.1dB,而比LT5/3(LeGall-Tabatabai)高1.2dB.因此,在JPEG2000图像压缩系统中,BT7/5是LT5/3和CDF9/7的理想替代者.

JPEG2000并行阵列式小波滤波器的VLSI结构设计

提出一种基于提升算法实现JPEG2 0 0 0编码系统中的二维离散小波变换 (DiscreteWaveletTransform)的并行阵列式的VLSI结构设计方法 .利用该方法所得结构由两个行处理器 ,一个列处理器以及少量行缓存组成 ;行列处理器内部是由并行阵列式的处理单元组成 ;能使行和列滤波器同时进行滤波 ,用优化的移位加操作替代乘法操作 .整个结构采用流水线的设计方法处理 ,在保证同样的精度下 ,大大减少了运算量和提高了硬件资源利用率 ,几乎达到10 0 % ,加快了变换速度 ,也减少了电路的规模 .该结构对于N×N大小的图像 ,处理速度达到O(N2 / 2 )个时钟周期 .二维离散小波滤波器结构已经过FPGA验证 ,并可作为单独的IP核应用于正在开发的JPEG2 0 0

图像可视在线铁谱仪的实验研究

研制出1种监测不透光润滑油中磨粒图像可视在线铁谱仪,介绍了其中关键零部件(混合磁铁和磨粒探测单元)的组成及其工作原理,并进行了性能试验研究.结果表明,所研制的图像可视在线铁谱仪具有采集不透光润滑油中尺寸大于10μm磨粒图像的功能,其稳定性、线性度和重复性较好,能够通过磨粒在线反映机器磨损的状态.

小波滤波器低功耗并行的VLSI结构设计

提出一种基于行和提升算法,实现JPEG2000编码系统中的小波正反变换(discretewavelettransform)的低功耗、并行的VLSI结构设计方法·利用该方法所得结构一次处理两行数据,分时复用行处理器,使行处理器内以及行、列处理器实现并行处理,且最小化行缓存·对称扩展通过嵌入式电路实现,整个结构采用流水线设计方法优化,加快了变换速度,增加了硬件资源利用率,降低了功耗,效率几乎达到100%·小波滤波器正反变换结构已经经过FPGA验证,可作为单独的IP核应用于正在开发的JPEG2000图像编解码芯片中·

一种适合JPEG2000编码的动态感兴趣区域提取算法

在分析了JPEG2000感兴趣区域(ROI)编码标准的基础上,提出了一种基于形态学的动态JPEG2000的ROI提取方法.利用形态滤波器组与分水岭分割算法将LLn小波子带图像划分为若干闭合区域,再利用区域纹理特征来判定LLn小波子带图像的ROI以及生成LLn子带的二值模板,最后依据离散小波变换结构以及坐标映射原理,动态生成全部子带的二进制ROI模板.在JPEG2000压缩软件中的应用结果证明,所提方法克服了目前ROI编码必须人工参与的缺陷,利用它可根据图像内容自动生成ROI编码图像,大大提高了批量ROI编码的效率.该方法同时还支持任意形状的图像,并与国际JPEG2000标准兼容.

磨粒在磨粒探测器中的沉降运动研究

研究了在线铁谱仪磨粒探测器中的磨粒沉降运动规律,建立了磨粒在流道-磁极倾角方案下的运动模型,采用有限元法仿真了直流电磁装置的磁场分布情况,并研究了初始高度y0和磨粒直径D等参数对磨粒沉积位置的影响。结果表明,在油样流动方向和磁极之间存在倾角γ的条件下,磨粒在磨粒探测器中按照尺寸大小有序沉积,且沉积位置和油样入口端之间的距离随着初始高度y0增加而增加。

面向人脸光照合成的光照参数精确估计算法

为提高人脸图像光照合成的精度,提出了一种基于商图像的光照参数估计新算法。首先分析并指出传统商图像算法中存在恒定反射系数假设难以严格成立这一缺陷,它给光照参数估计引入了固有误差;然后在参数化光照子空间框架下设计了一个改进的目标函数,用商图像本身去替代原算法中的反射系数比,从而弱化了假设条件的限制,允许人脸各像素点拥有独立的反射系数;设计了一个迭代算法,通过线性系统来求解目标函数,能够实现对光照参数的高精度估计。在OFD人脸库和AI&R人脸库上的实验结果表明,所提光照参数估计算法具有良好的收敛性,光照参数估计精度的迹商指标可以获得25.49～43.09dB的提升,光照合成图像中的峰值信噪比可以获得4.51～9.24dB的提升。

基于一阶自回归过程的7/5小波滤波器优化算法

提出了一种基于一阶自回归过程的双正交7/5小波滤波器的优化算法.该算法首先由小波提升算法导出7/5小波滤波器簇系数和提升参数关于一个自由提升参数α的一维函数式.其次,以白噪声的一阶自回归过程作为输入图像模型,并采用满足完全重构条件的双通道7/5小波滤波器组进行子带编码,同时计算最大编码增益及其α值.最后,在所确定的α值附近选取一组值,并将每一个α值对应的7/5小波滤波器组的提升算法嵌入到JPEG2000标准的Jasper1.701.0中进行图像压缩实验.实验结果表明:采用优化算法的7/5小波滤波器,其系数和提升参数均为有理数,满足计算复杂度低、便于VLSI硬件实现的要求,特别是当α为0.08时,重构图像可以获得最大的峰值信噪比,此时的7/5小波滤波器为最优滤波器.

查询词相似度加权的邻近性检索方法

传统的邻近性检索模型同等地看待所有查询词,不加区分地考虑所有查询词的邻近性,造成"平行概念效应",影响邻近性检索方法的性能.文中提出一种查询词相似度加权的邻近性检索方法.该方法根据查询词之间的语义相似度对查询词邻近性统计量加权,可进一步推断用户的实际信息需求,挖掘查询中蕴含的更深层次的信息.实验结果表明,在短查询较多的应用环境下,文中方法可较显著提升传统邻近性检索模型的性能,有效规避查询词邻近性的平行概念效应.

在线铁谱仪磁场的优化设计

提出了一种适用于在线铁谱仪磁场的优化设计方法。首先建立结合永磁体与电磁铁的混合磁铁模式,然后设计一种以磨粒所受磁力为依据的衡量磁场性能的目标函数,再采用改进遗传算法和有限元方法对混合磁铁进行了优化设计。以优化结果为依据研制了混合磁铁,并进行了实验测试。结果表明,与磁感应强度相比,所提出的目标函数更适合判断铁谱仪磁场的性能;混合磁铁满足在线铁谱仪的功能要求,体积只有电磁铁的1/3。

一种适合JPEG2000编码的动态感兴趣区域提取算法

在分析了JPEG2000感兴趣区域（ROD编码标准的基础上，提出了一种基于形态学的动态JPEG2000的ROI提取方法．利用形态滤波器组与分水岭分割算法将LLn小波子带图像划分为若干闭合区域，再利用区域纹理特征来判定LLn小波子带图像的ROI以及生成LLn子带的二值模板，最后依据离散小波变换结构以及坐标映射原理，动态生成全部子带的二进制ROI模板．在JPEG2000压缩软件中的应用结果证明，

一种高效流水低存储的JPEG2000编码芯片设计

该文提出了一种高效流水低存储的JPEG2000编码芯片的设计方案。该方案通过采用双缓存的小波系数存储结构,预速率控制方法,Tier2中的RD斜率值的字节表示,以减少片上存储器;对离散小波变换,算术编码和位平面编码使用高度并行流水等设计结构以提高编码单元电路速度;字节地址空间的RD斜率值搜索提高了Tier2的打包速度;对系统实现中的时钟分配,色度转换,帧存储器控制进行了优化设计。基于该设计方案的整个编码芯片已通过FPGA验证,主要性能参数:小波类型为5／3,支持最大Tile为256×256,最大图像4096×4096,码块为32×32,系统采样率在Tier1工作时钟为100MHz时可达45Msamples／s,压缩图像与JASPER 在压缩20倍时相比均小于0．5dB,在SMIC．25库综合下,等效门为10．9万,片上RAM为862kb。

基于图像的脸部模型调整及表情动画技术研究

采用一种基于图像的三维人脸模型主动调整方法,实现了三维特定人脸模型的真实感重建和表情动画生成。通过特定人脸的正面和正侧面图像上的93个人脸表情特征点,采用整体调整及基于径向基函数插值的局部调整方法对通用三维人脸模型进行几何调整,并利用变形拼接及多分辨率图像融合技术生成无缝的人脸纹理镶嵌图,实现具有真实感的三维特定人脸模型重建。改进了人脸肌肉物理模型并结合弹性约束模型,避免了在表情动画处理中由于肌肉收缩力过大导致网格三角片毁坏而破坏人脸的拓扑结构问题,其局部网格动态细分策略,使生成的表情动画更加细腻。

基于ZYNQ平台的YOLOv3压缩和加速

高精度物体检测网络急剧增加的参数和计算量使得它们很难在车辆和无人机等端侧设备上直接部署使用。针对这一问题,从网络压缩和计算加速两方面入手,提出了一种面向残差网络的新型压缩方案来实现YOLOv3的压缩,并通过ZYNQ平台对这一压缩后的网络进行加速。首先,提出了包括网络裁剪和网络量化两方面的网络压缩算法。网络裁剪方面,给出了针对残差结构的裁剪策略来将网络剪枝分为通道剪枝和残差链剪枝两个粒度,解决了通道剪枝无法应对残差连接的局限性,进一步降低了模型的参数量;网络量化方面,实现了一种基于相对熵的模拟量化方法,以通道为单位对参数进行量化,在线统计模型的参数分布与参数量化造成的信息损失,从而辅助选择最优量化策略来减少量化过程的精度损失。然后,在ZYNQ平台上设计并改进了8比特的卷积加速模块,从而优化了片上缓存结构并结合Winograd算法实现了压缩后YOLOv3的加速。实验结果表明,所提压缩算法较YOLOv3 tiny能够进一步降低模型尺寸,但检测精度提升了7个百分点;同时ZYNQ平台上的硬件加速方法获得了比其他平台更高的能耗比,从而推进了YOLOv3以及其他残差网络在ZYNQ端侧的实际部署。

基于长短记忆与信息注意的视频–脑电交互协同情感识别

基于视频–脑电信号交互协同的情感识别是人机交互重要而具有挑战性的研究问题.本文提出了基于长短记忆神经网络(Long-short term memory,LSTM)和注意机制(Attention mechanism)的视频–脑电信号交互协同的情感识别模型.模型的输入是实验参与人员观看情感诱导视频时采集到的人脸视频与脑电信号,输出是实验参与人员的情感识别结果.该模型在每一个时间点上同时提取基于卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)的人脸视频特征与对应的脑电信号特征,通过LSTM进行融合并预测下一个时间点上的关键情感信号帧,直至最后一个时间点上计算出情感识别结果.在这一过程中,该模型通过空域频带注意机制计算脑电信号α波,β波与θ波的重要度,从而更加有效地利用脑电信号的空域关键信息;通过时域注意机制,预测下一时间点上的关键信号帧,从而更加有效地利用情感数据的时域关键信息.本文在MAHNOB-HCI和DEAP两个典型数据集上测试了所提出的方法和模型,取得了良好的识别效果.实验结果表明本文的工作为视频–脑电信号交互协同的情感识别问题提供了一种有效的解决方法.