基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法及存储介质制造技术

本发明专利技术的一种基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法及存储介质，基于包括两个CPU资源和一个GPU资源的工业相机，每当一个工业相机连接系统时，都会从PC端搜索资源利用率最低的两个核心作为处理核心，其中主核心负责和工业相机通讯，接收数据码流，调度和管理GPU线程资源；从核心接受GPU解码后的图像原始数据，并进行显示和存储；GPU资源由主核心进行申请和调度，若同时需要解码M行数据，则会申请M个GPU线程，每个线程单独解码一行数据，解码后的数据传输给CPU从核心进行显示和存储。本发明专利技术将计算量较大的解压缩工作，交给GPU进行完成，节省了主机端的CPU资源，同时CPU+GPU的异构架构，也使得图像码流传输和数据解码工作，可以并行完成，节省了数据总体处理时间。节省了数据总体处理时间。节省了数据总体处理时间。

【技术实现步骤摘要】
基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法及存储介质。

技术介绍

[0002]工业相机为了实现更高的传输带宽，一般会采用压缩数据的方式来传输图像，压缩后数据传输到主机后再由CPU完成解压缩过程。由于同一台主机可能同时连接多台相机，这就会导致，需要同时并行处理多个压缩码流，单核CPU的处理速度无法满足多个码流解码的需求，导致的结果就是解码失败。
[0003]图像压缩是指，以较少的比特有损或无损地表示原来像素矩阵的技术，也称图像编码。图像压缩的基本原理在于原始数据中存在着冗余。其冗余主要包括：空间冗余：表现为图像中邻近像素间的信息相关性；时间冗余：表现为图像序列中不同帧之间的相关性；频谱冗余：表现为不同彩色平面或频谱带的相关性。
[0004]图像压缩的方法很多，主要可以分为两大类：有损压缩和无损压缩。有损压缩通常压缩率比较高，但是会丢失图像细节；无损压缩的压缩率比较低，但可以保证图像信息完整性。
[0005]工业相机在使用过程中为了获取更高的传输带宽，同时要保证图像质量，一般会采用无损压缩的方式进行数据传输，压缩后的图像数据，在主机端解码。若同时传输的压缩码流数量过多，就可能导致主机端的CPU无法及时解码进而产生错误。
[0006]当前较为常见的解决办法如下所述：
[0007]1、使用有损压缩算法代替无损压缩，典型代表算法为JPEG算法，有损压缩的压缩率一般较高，因此传输数据量较小，但是带来的问题是图像细节信息丢失，计算量增加，更占据CPU资源。
[0008]2、使用预测
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熵编码技术，比如参考文献Starosolski R.Simple Fast and Adaptive Lossless Image Compression Algorithm[J].Software Practice and Experience,2007,37(1):65
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91的SFALC，其基本流程包括预测和编码两部分，在预测阶段，根据待编码像素的周围像素点信息，得到像素的预测值，然后将预测值和像素真实值进行运算得到像素残差，相较于像素原始值，像素残差的动态范围大幅度缩减，更适合进行编码工作；在编码流程中，一般会选择一种熵编码技术，比如哈弗曼编码或算术编码，将残差进行编码后得到压缩的码流数据。
[0009]具体地说，现有技术的主要缺点有三个。第一个是码流数据接受和解码工作，均放在同一个CPU上完成，因此数据处理流程是串行的，必须要先接收到码流数据才能开始解码工作，整体工作效率低且解码时间长；第二个是占用CPU资源，解码工作往往需要使用较多的CPU资源，这样可以同时解码的码流数量，受限于主机端的CPU个数和主频；第三个是使用有损压缩方式传输数据，这会导致图像细节信息丢失和纹理缺失，不适用于检测精度要求较高的场景。

技术实现思路

[0010]本专利技术提出的一种基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法，可解决上述技术问题。
[0011]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0012]一种基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法，基于包括两个CPU资源和一个GPU资源的工业相机，两个CPU资源的其中一个为主核心，另一个为从核心；其特征在于，包括以下步骤，
[0013]每当一个工业相机连接系统时，都会从PC端搜索资源利用率最低的两个核心作为处理核心，其中主核心负责和工业相机通讯，接受数据码流，调度和管理GPU线程资源；从核心接受GPU解码后的图像原始数据，并进行显示和存储；
[0014]GPU资源由主核心进行申请和调度，若同时需要解码M行数据，则会申请M个GPU线程，每个线程单独解码一行数据，解码后的数据传输给CPU从核心进行显示和存储。
[0015]进一步地，包括以下步骤：
[0016]S01、相机和主机端连接，主机端根据当前CPU使用率情况，选择CPU使用率最低的两个CPU作为主核心和从核心；
[0017]S02、相机向主核心发送解码表；
[0018]S03、相机每压缩M行数据后，向主核心发送码流数据；
[0019]S04、主核心每接受M行码流数据，则会申请M个GPU线程资源，GPU线程的个数和待解码图像的行数相同，每个GPU线程会单独解码一行图像数据；
[0020]S05、每个GPU线程，根据解码表和解码算法单独解码一行数据，获得原始图像数据；
[0021]S06、GPU将解码后的M行数据传输给从核心，从核心负责图像显示和存储；
[0022]S07、重复步骤S02～S06直到所有图像数据传输完毕。
[0023]进一步地，所述步骤S04、S05和S06是并发执行的，假设步骤S04、S05和S06的执行时间均为T，且从T0时刻整个系统开始工作，那么在[T0,T1]时间内，主核心会完成第一个M行码流数据的接受工作，此时GPU解码线程和从核心均尚未工作；在[T1,T2]时间内，主核心完成第二个M行码流数据的接受工作，同时GPU解码线程开始第一个M行码流数据的解码工作，从核心尚未工作；在[T2,T3]时刻内，主核心完成第三个M行码流数据的接受工作，GPU解码线程开始第二个M行码流数据的解码工作，从核心开始第一个M行解码后，图像数据的显示和保存工作，此后的所有时刻步骤S04、S05和S06均并发执行。
[0024]进一步地，GPU解码的步骤包括输入码流图像，进行哈夫曼解码，然后进行残差恢复处理，最后把解码后的M行图像数据传输给从核心进行显示和存储。
[0025]进一步地，对于输入码流图像，每个GPU线程都会解码单独的一行数据，各个GPU核心之间的解码流程相同，解码数据不具有相关性，可同时开始解码工作。
[0026]进一步地，哈夫曼解码步骤为，输入的码流数据是按照哈弗曼编码方式进行编码的，编码表和解码表会由主核心在初始化时候发送给GPU，GPU根据解码表完成哈夫曼解码工作。
[0027]进一步地，残差恢复步骤为哈夫曼解码后的数据为图像残差，假设哈夫曼解码数据为R，那么原始图像数据X＝(R+A)mod 256，其中A是X的左侧像素点，R是S2解码后的残差
数据，X是原始图像数据，当X为图像最左侧边缘数据时则A＝0；
[0028]残差恢复的整体过程是从一行图像数据的最左侧像素开始，一直恢复到该行图像像素的末尾。
[0029]再一方面，本专利技术还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
[0030]由上述技术方案可知，本专利技术提出的基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法可以同时解决上述三个问题。使用CPU接受码流GPU解码码流的模式，可以将数据接受和图像解码并发执行，节省了总体处理时间；使用GPU代替CPU完成解码工作，降低了对系统CPU的使用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法，基于包括两个CPU资源和一个GPU资源的工业相机，两个CPU资源的其中一个为主核心，另一个为从核心；其特征在于，包括以下步骤：每当一个工业相机连接系统时，都会从PC端搜索资源利用率最低的两个核心作为处理核心，其中主核心负责和工业相机通讯，接受数据码流，调度和管理GPU线程资源；从核心接受GPU解码后的图像原始数据，并进行显示和存储；GPU资源由主核心进行申请和调度，若同时需要解码M行数据，则会申请M个GPU线程，每个线程单独解码一行数据，解码后的数据传输给CPU从核心进行显示和存储。2.根据权利要求1所述的基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法，其特征在于：包括以下步骤：S01、相机和主机端连接，主机端根据当前CPU使用率情况，选择CPU使用率最低的两个CPU作为主核心和从核心；S02、相机向主核心发送解码表；S03、相机每压缩M行数据后，向主核心发送码流数据；S04、主核心每接受M行码流数据，则会申请M个GPU线程资源，GPU线程的个数和待解码图像的行数相同，每个GPU线程会单独解码一行图像数据；S05、每个GPU线程，根据解码表和解码算法单独解码一行数据，获得原始图像数据；S06、GPU将解码后的M行数据传输给从核心，从核心负责图像显示和存储；S07、重复步骤S02～S06直到所有图像数据传输完毕。3.根据权利要求2所述的基于CPU+GPU异构平台的无损解压缩算法，其特征在于：所述步骤S04、S05和S06是并发执行的，假设步骤S04、S05和S06的执行时间均为T，且从T0时刻整个系统开始工作，那么在[T0,T1]时间内，主核心会完成第一个M行码流数据的接受工作，此时GPU解码线程和从核心均尚未工作；在[T1,T2]时间内，主...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵云峰，曹桂平，董宁，
申请(专利权)人：合肥埃科光电科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：