【技术实现步骤摘要】
本专利技术是有关于图像处理,且特别是一种具有独立的时钟频率与异步设计的超分辨率(super resolution,sr)放大电路。
技术介绍
1、在现有的基于深度学习的放大技术中,超分辨率放大模型的架构通常为卷积神经网络(convolutional neural network,cnn),并且超分辨率放大模型的模型复杂度会随着超分辨率放大模型针对输入图像的多个像素的每个像素的卷积运算次数而有所不同,在现有的超分辨率放大模型对输入图像进行放大以产生输出图像的过程中,超分辨率放大模型的输入流通量(throughput)需与超分辨率放大模型的输出流通量相同,由于模型复杂度、输入图像的大小与输入图像的大小皆有可能变动,因此需要额外地调整虚拟周期(dummycycle)来维持输入流通量与输出流通量的相等关系,然而,虚拟周期的调整需相当精确,并且可能需要额外的控制电路来控制虚拟周期,其可能会增加硬件成本,此外,在硬件设计上可能会为了避免多余的虚拟周期而限制了设计上的弹性,因此,极需一种新颖的超分辨率放大电路,其可以省略与虚拟周期相关的电路的实现。<
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理电路,包括:
2.根据权利要求1所述的图像处理电路,其中当所述发射电路不需要发射所述输出图像时,所述第二异步握手电路暂时地停止所述超分辨率放大模型的运作。
3.根据权利要求1所述的图像处理电路,其中无论所述超分辨率放大模型是否被暂时地停止,所述第一异步握手电路根据所述接收时序来从所述接收电路接收所述输入图像。
4.根据权利要求1所述的图像处理电路,其中所述超分辨率放大模型的架构为卷积神经网络,并且所述超分辨率放大模型的模型复杂度与所述超分辨率放大模型针对所述输入图像的多个像素的每个像素的卷积运算次数有关。
5.根据权利要求4所述的图像处理电路,其中所述时...
【专利技术属性】
技术研发人员:林天鸿,余家伟,包苡廷,
申请(专利权)人:瑞昱半导体股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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