【技术实现步骤摘要】
一种利用均值均衡图像像素的优化方法
[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种利用均值均衡图像像素的优化方法。
技术介绍
[0002]在现有的图像处理技术中，经常会使用求均值的方法，但是普通的加和、普通的均值计算，速度会很慢，芯片的应用也因为需求不同所有不同，例如北京君正集成电路股份有限公司(简称：北京君正)的芯片，现有技术的方法应用于北京君正的T30、T31型号的芯片时，计算均值的速度会严重影响整体的运行速度。
[0003]现有技术中的常用术语如下：
[0004]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。
[0005]2、特征图：输入数据通过卷积计算后得到的结果称之为特征图，数据通过全连接后生成的结果也称为特征图。特征图大小一般表示为长
×
宽
×
深度，或1
×
深度。
技术实现思路
[0006]为了解决上述现有技术中的问题，本申请的目的在于：提高芯片的计算均值的速度，特别是针对具有simd指令集的芯片的计算。
[0007]具体地，本专利技术提供一种利用均值均衡图像像素的优化方法，所述方法应用于具有simd指令集的芯片，对相应的指令集进行优化处理，处理的目标图像的长*宽为2048的倍数，使用乘法指令和移位指令实现等价的除法运...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种利用均值均衡图像像素的优化方法，其特征在于，所述方法应用于具有simd指令集的芯片，对相应的指令集进行优化处理，处理的目标图像的长*宽为2048的倍数，使用乘法指令和移位指令实现等价的除法运算，即对数据采取乘以一个乘数再移动移位数的方法实现处理；通过计算出乘数和移位数，进而完成对灰度图或彩色图的优化操作。2.根据权利要求1所述的一种利用均值均衡图像像素的优化方法，其特征在于，所述方法进一步包括：S1，计算记为mul的乘数和记为shift的移位数：设均值为avgr,avgg,avgb，均衡的目标均值为avg0；设sacle＝avg0/avgr，循环次数为count，初始化count＝0；S1.1，如果sacle>1：则sacle＝sacle/2；count＝count+1；否则，mul＝round(sacle*(256>>count)),即mul为通过round()函数返回的一个数值，该数值是sacle乘以(256右移count位)的结果；shift＝8
‑
count；S1.2，如果sacle<1：则sacle＝sacle*2；count＝count+1；否则，mul＝round(sacle*(256<<count)),即mul为通过round()函数返回的一个数值，该数值是sacle*(256左移count位)的结果shift＝8+count；设预处理的一个值为a0，sacle＝avg0/avgr；设a2＝(a0*mul)>>shift，即使用本方法求得值a2为(a0*mul)的数值右移shift位；如果sacle>1，则a2＝＝{a0*[round(sacle*(256>>count))]}>>shift，即a2为a0乘以round()函数返回的数值后再右移shift位，所述返回的数值是sacle乘以(256右移count位)的结果；a2＝{round[a0*(sacle*(256>>count))]}>>shift，即a2为round()函数返回的数值后再右移shift位，所述返回的数值是a0乘以sacle乘以(256右移count位)的结果；a2＝[round(a0*sacle*(256>>count))]>>(8
‑
count)，即a2为round()函数返回的数值后再右移(8
‑
count)位，所述返回的数值是a0乘以sacle乘以(256右移count位)的结果；a2＝[round(a0*sacle*256)]>>8，即a2为round()函数返回的数值后再右移8位，所述返回的数值是a0乘以sacle乘以256的结果；a2＝round(a0*sacle)，即a2为round()函数返回的一个数值，所述数值是a0乘以sacle的结果；如果sacle<1，则a2＝＝{a0*[round(sacle*(256<<count))]}>>shift，即a2为a0乘以round()函数返回的数值后再右移shift位，所述返回的数值是sacle乘以(256左移count位)的结果；
a2＝{round[a0*(sacle*(256<<count))]}>>shift，即a2为round()函数返回的数值后再右移shift位，所述返回的数值是a0乘以sacle乘以(256左移count位)的结果；a2＝[round(a0*sacle*(256<<count))]>>(8+count)，即a2为round()函数返回的数值后再右移(8+count)位，所述返回的数值是a0乘以sacle乘以(256左移count位)的结果；a2＝[round(a0*sacle*256)]>>8，即a2为round()函数返回的数值后再右移8位，所述返回的数值是a0乘以sacle乘以256的结果；a2＝round(a0*sacle)，即a2为round()函数返回的数值，所述返回的数值是a0乘以sacle的结果；S1.3，sacle＝1，灰度图不用计算，而彩色图，如果三个通道的sacle都为1，那么就不用计算，如果有一个不是1，那么就需要计算；S2，对图像进行优化处理；加载图像数据到变量寄存器，再对indata指针进行变化，使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit；进行乘法运算和移位运算；使用设置好的选择顺序实现对数据由16bit转化为8bit；对寄存器里的数据进行保存，保存到savedata里面，然后对savedata指针进行变化，重复上述步骤直到最后一个像素处理完。3.根据权利要求2所述的一种利用均值均衡图像像素的优化方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括，S2.1，对灰度图进行优化处理：设乘数为mul_0,移位数为shift_0；S2.1.1，加载128个图像数据到8个变量寄存器，再对indata指针进行变化，即indata＝indata+128；S2.1.2，使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit；S2.1.3，进行乘法运算和移位运算；S2.1.4，使用设置好的选择顺序实现对数据由16bit转化为8bit；S2.1.5，对寄存器里的数据进行保存，保存到savedata里面，然后对savedata指针进行变化，即savedata＝savedata+128；S2.1.6，重复S2.1.1,S2.1.2,S2.1.3,S2.1.4,S2.1.5,直到最后一个像素处理完。4.根据权利要求2所述的一种利用均值均衡图像像素的优化方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：S2.2，对彩色图进行优化处理：设计算得到的乘数为mul_r,mul_g,mul_b,移位数为shift_r,shitf_g,shitf_b；S2.2.1，加载64*3个图像数据到12个变量寄存器，再对indata指针进行变化，即indata＝indata+64*3；S2.2.2，使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit；再进行乘法指令运算和移位指令运算；将乘法运算和移位运算结果转化为8bit并存放到寄存器中；S2.2.3，对寄存器里的数据进行保存，保存到savedata里面，然后对savedata指针进行变化，即savedata＝savedata+64*3；
S2.2.4，重复S2.2.1，S2.2.2，S2.2.3，直到最后一个像素处理完。5.根据权利要求3或4所述的一种利用均值均衡图像像素的优化方法，其特征在于，所述方法的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。6.根据权利要求5所述的一种利用均值均衡图像像素的优化方法，其特征在于，所述指令，进一步包括：a)移位指令：将变量里的每个元素进行移位,对应位置移动vri[i]位，这里的移位运算带有四舍五入的运算，vrs里面每个数据移位的多少与vri中数据对应；左移移位simd指令vrd＝ingenic_vshift_left(vrs,vri)；右移移位simd指令vrd＝ingenic_vshift_right(vrs,vri)；b)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，vrd＝ingenic_choise_h(vrs,vrt，vri)；c)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，vrd＝ingenic_load(indata,m)；d)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，m是按照byte,即8bit为一个单位计算，从该数据savedata在内存里指向的位置m开始加载128bit的数据，ingenic_save(vrd,savedata,m)；e)乘法simd指令：vrd＝ingenic_mul_h(vrs,vrt)；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；等价的运算：vrd0:＝vrs0*vrt0；vrd1:＝vrs1*vrt1；
……
vrd7:＝vrs7*vrt7。7.根据权利要求6所述的一种利用均值均衡图像像素的优化方法，其特征在于，所述步骤S2中灰度图的优化进一步包括：使用的变量寄存器的声明：vrd0,vrd1,
…
，vrd7；被乘数使用的寄存器vmul，里面存放8个一样的mul_0，是16bit的8个数据；移位数使用的寄存器为vshift,存放8个一样的shift_0；所述步骤S2.1.1进一步包括，表示如下：
vrd0＝ingenic_load(indata，0)；vrd2＝ingenic_load(indata，16)；vrd4＝ingenic_load(indata，32)；vrd6＝ingenic_load(indata，48)；vrd8＝ingenic_load(indata，64)；vrd10＝ingenic_load(indata，80)；vrd12＝ingenic_load(indata，96)；vrd14＝ingenic_load(indata，112)；indata＝indata+128；所述步骤S2.1.2进一步包括，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，表示如下：vrd1＝ingenic_choise_h(vrd0,vrd0，vri1)；vrd0＝ingenic_choise_h(vrd0,vrd0，vri0)；vrd3＝ingenic_choise_h(vrd2,vrd2，vri1)；vrd2＝ingenic_choise_h(vrd2,vrd2，vri0)；vrd5＝ingenic_choise_h(vrd4,vrd4，vri1)；vrd4＝ingenic_choise_h(vrd4,vrd4，vri0)；vrd7＝ingenic_choise_h(vrd6,vrd6，vri1)；vrd6＝ingenic_choise_h(vrd6,vrd6，vri0)；vrd9＝ingenic_choise_h(vrd8,vrd8，vri1)；vrd8＝ingenic_choise_h(vrd8,vrd8，vri0)；vrd11＝ingenic_choise_h(vrd10,vrd10，vri1)；vrd10＝ingenic_choise_h(vrd10,vrd10，vri0)；vrd13＝ingenic_choise_h(vrd12,vrd12，vri1)；vrd12＝ingenic_choise_h(vrd12,vrd12，vri0)；vrd15＝ingenic_choise_h(vrd14,vrd14，vri1)；vrd14＝ingenic_choise_h(vrd14,vrd14，vri0)；S2.1.3进一步包括，进行乘法运算和移位运算，表示如下：vrd0＝ingenic_mul_h(vrd0,mul_0)；vrd0＝ingenic_shift_right(vrd0,shi...
【专利技术属性】
技术研发人员：田凤彬，于晓静，
申请(专利权)人：北京君正集成电路股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。