提高图像分辨率的方法及相关产品技术

本公开提供了一种提高图像分辨率的方法，所述方法应用于计算装置内，所述计算装置包括：DMA单元和运算单元；所述方法包括如下步骤：通过DMA单元获取待处理的第一图像，所述第一图像具备第一等级大小的分辨率；运算单元调用运算指令对所述第一图像进行分辨率优化处理，从而获得第二图像；其中，所述第二图像具备第二等级大小的分辨率，所述第一等级大小小于所述第二等级大小，所述运算指令为预先设置用于优化图像分辨率的指令。本申请提供的技术方案具有计算速度快，效率高的优点。

【技术实现步骤摘要】
提高图像分辨率的方法及相关产品
本申请涉及信息处理
，具体涉及一种提高图像分辨率的方法及相关产品。
技术介绍
随着信息技术的不断发展和人们日益增长的需求，人们对信息及时性的要求越来越高了。目前，终端对信息的获取以及处理均是基于通用处理器获得的，例如在通用处理器中实现超分辨率图像，即提升图像的分辨率等。在实践中发现，这种基于通用处理器来处理信息的方式，受限于通用处理器的运行速率，特别是在通用处理器负荷较大的情况下，图像分辨率的处理效率较低、时延较大。申请内容本申请实施例提供了一种提高图像分辨率的方法及相关产品，可提升计算装置进行提高图像分辨率的处理速度，提高效率。第一方面，提供一种提高图像分辨率的方法，应用于计算装置内，所述计算装置包括直接内存访问DMA单元和运算单元，所述DMA单元包括DMA控制器和寄存器模块，所述方法包括：所述DMA控制器从所述寄存器模块中获取第一地址和第二地址；所述DMA控制器从所述第一地址对应的存储空间中获取待处理的第一图像，所述第一图像具备第一等级大小的分辨率；所述运算单元获取运算指令，以调用所述运算指令对所述第一图像进行分辨率优化处理，从而获得第二图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提高图像分辨率的方法，其特征在于，应用于计算装置内，所述计算装置包括运算单元和直接内存访问DMA单元，所述DMA单元包括DMA控制器和寄存器模块，所述方法包括：所述DMA控制器从所述寄存器模块获取第一地址和第二地址；所述DMA控制器从所述第一地址对应的存储空间获取待处理的第一图像，所述第一图像具备第一等级大小的分辨率；所述运算单元获取运算指令，以调用所述运算指令对所述第一图像进行分辨率优化处理，从而获得第二图像；并将所述第二图像发送至所述DMA控制器；其中，所述第二图像具备第二等级大小的分辨率，所述第一等级大小小于所述第二等级大小，所述运算指令为预先设置用于优化图像分辨率的指令；所述D...

【技术特征摘要】
1.一种提高图像分辨率的方法，其特征在于，应用于计算装置内，所述计算装置包括运算单元和直接内存访问DMA单元，所述DMA单元包括DMA控制器和寄存器模块，所述方法包括：所述DMA控制器从所述寄存器模块获取第一地址和第二地址；所述DMA控制器从所述第一地址对应的存储空间获取待处理的第一图像，所述第一图像具备第一等级大小的分辨率；所述运算单元获取运算指令，以调用所述运算指令对所述第一图像进行分辨率优化处理，从而获得第二图像；并将所述第二图像发送至所述DMA控制器；其中，所述第二图像具备第二等级大小的分辨率，所述第一等级大小小于所述第二等级大小，所述运算指令为预先设置用于优化图像分辨率的指令；所述DMA单元的DMA控制器将所述第二图像存储至所述第二地址对应的存储空间中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所述DMA控制器获取待处理的第一图像包括：所述DMA控制器获取用户输入的待处理的原始图像，所述原始图像具备第一等级大小的分辨率；所述运算单元对所述原始图像进行预处理，从而获得待处理的所述第一图像；其中，所述预处理为用户侧或终端侧预先设置的操作处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算装置还包括寄存器单元以及控制器单元，所述运算单元获取运算指令，以调用所述运算指令对所述第一图像进行分辨率优化处理，从而获得第二图像包括：所述控制器单元从所述寄存器单元中提取运算指令，并发送给所述运算单元；所述运算单元基于至少一个线程的运算指令集，对所述第一图像进行特征提取，从而获得特征图像；其中，所述运算指令集包括至少一个所述运算指令，且所述运算指令集中各个运算指令的调用顺序是用户侧或终端侧自定义设置的；所述运算单元调用所述运算指令对所述第一图像进行特征提取，从而获得特征图像；所述运算单元对所述特征图像进行预处理，从而获得第二图像；其中，所述预处理为用户侧或终端侧预先设置的操作处理；所述预处理包括以下处理中的任一项或多项的组合：平移、伸缩变换、非线性转换、归一化、格式转换、数据去重、数据异常处理以及数据缺失填补。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述运算单元包括通过互联模块互联的主运算模块以及多个从运算模块，所述运算指令为卷积运算指令时，所述调用所述运算指令对所述第一图像进行分辨率优化处理包括：所述从运算模块实现卷积神经网络算法中的输入数据和卷积核的卷积运算，所述输入数据为所述第一图像，所述卷积神经网络算法与所述卷积运算指令对应；所述互联模块实现所述主运算模块与所述从运算模块之前的数据传输，在神经网络全连接层正向运算开始之前，所述主运算模块通过互联模块将所述输入数据发送给每个从运算模块；多个从运算模块利用相同的所述输入数据与各自的卷积核，并行地计算出各自的输出标量；在所述多个从运算模块计算结束后，互联模块逐级将各个从运算模块的输出标量拼成中间向量，并返回给主运算模块；所述主运算模块将所有输入数据对应的中间向量拼接成中间结果，并将中间结果与偏置数据相加，然后执行激活操作。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述主运算模块包括第一运算单元，所述第一运算单元包括向量加法单元以及激活单元，所述主运算模块将中间结果与偏置数据相加，然后执行激活操作包括：所述向量加法单元实现卷积神经网络正向计算中的加偏置操作，将偏置数据与中间结果对位相加得到偏置结果；所述激活单元对偏置结果执行激活函数操作。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述主运算模块包括第一存储单元、第一运算单元、第一数据依赖关系判定单元和第一存储单元；所述第一存储单元缓存主运算模块在计算过程中用到的输入数据和输出数据，所述输出数据包括所述第二图像；所述第一运算单元完成主运算模块的各种运算功能；所述第一数据依赖关系判定单元保证对所述第一存储单元的数据的读写不存在一致性冲突，并负责从第一存储单元读取输入的神经元向量，并通过互联模块发送给从运算模块；以及来自互连模块的中间结果向量被发送到第一运算单元。7.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：上海寒武纪信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31