CN102486866A - 一种基于数字信号处理器的图像灰度均值算法 - Google Patents

一种基于数字信号处理器的图像灰度均值算法 Download PDF

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Abstract

图像灰度均值计算是图像处理领域中应用较多的计算方法。图像灰度均值计算是计算一定区域内图像的像素灰度值的平均值。目前用于图像处理的数字信号处理器(即通常所说的DSP)，数据总线宽度都大于8位，一般为32位64位128位或更高，可以一次读取多个像素的灰度值，并可完成32位64位128位或更高位数的数据的加法和逻辑运算。本发明是利用数字信号处理器宽数据总线和宽数据加法和逻辑运算，设计一种图像灰度均值的快速算法。

Description

一种基于数字信号处理器的图像灰度均值算法
技术背景
本发明属于图像处理领域，特别涉及一种图像灰度均值算法.
背景技术
图像灰度均值计算是图像处理领域中应用较多的计算方法。图像灰度均值计算是计算一定区域内图像的像素灰度值的平均值。
目前用于图像处理的数字信号处理器(即通常所说的DSP)，数据总线宽度都大于8位，一般为32位64位128位或更高，可以一次读取多个像素的灰度值，并可完成32位64位128位或更高位数的数据的加法和逻辑运算。
发明内容
本发明是利用数字信号处理器宽数据总线和宽数据加法和逻辑运算，设计一种图像灰度均值的快速算法。
本发明如图1所示，实现步骤如下
1，按数字信号处理器数据总线宽度，不是按图像灰度数据的宽度(通常是8位)，从存储器读取被计算均值区域的图像灰度数据到寄存器。
2，按数字信号处理器所能进行的逻辑运算和加法运算的数据宽度将数据打包成组，如果其宽度与读取的数据宽度相同，则每次读取的数据就是一组数据，这一步可以省略。
3，将每一数据组数据与右端起始为0和1，从起始位起图像灰度数据的宽度交替与读入时组成数据等长两组数相与运算，每组数得到两组数据结果。
4，将每组数据与右端起始位为0的所得到的数向右移动图像灰度宽度位数，所得数据替换移动之前的数据，右端起始位为1相与所得结果不变。
5，将第4步所得结果相加。
6，将第5步所得结果按双图像灰度宽度用移位方法截断，将所有截断后的数据相加，所得结果就是被计算区所有像素灰度值的和。
7，将第6步所得结果除以像素个数(一般是以位移运算代替除法运算)，所得结果就是图像灰度均值。
附图说明
图1为算法流程图。
图2至图7为实施例中计算过程中，数据结构示意图。
具体实施例
下面以数据总线为32位宽度，计算4×4大小图像来说明算法的计算过程。
1，读取数据，读取多个图像单元灰度值组成的数据数据组。一个象素灰度值为8位，一次可以取出4个象素的灰度值，取出4个数据组。如图2所示，4×4大小图像共有16个像素，分别记为data1，data2～data16，所组成数据组记为group1，group2，group3，group4。
2，如图3所示，将数据组中的每组数据分别和0xff00ff00和0x00ff00ff相与，group1相与的结果记为group1_1，group1_2。group2，group3，group4依次记为group2_1，group2_2，group3_1，group3_2，group4_1，group4_2。
3，如图4所示，将group1_1，group2_1，group3_1，group4_1分别右移8位，记为group1_3，group2_3，group3_3，group4_3。
4，如图5所示，将group1_3，group2_3，group3_3，group4_3，group12，group2_2，group3_2，group4_2相加，结果记为adda_res。
5，如图6所示，将add res与0xffff0000和0x0000ffff分别相与，结果记为add_res1和add_res2。
6，如图7所示，将add_res1右移16位，结果add_res3与add_res2相加，结果是所有像素灰度和记为Calculation_results。
7，再进行一次4位右移运算，相当于进行一次除以16的除法，结果记mean_data为最后均值结果。
原有算法进行4*4大小均值运算要执行16次读取指令和16次加法指令和1次位移指令，其中读取指令的处理时间较加法指令和位移指令长，不同处理器不一样，一般是2至4倍关系。
本发明算法中进行4*4大小均值运算要执行4次读取指令，18次逻辑与指令，9次加法指令，3次位移指令，其中逻辑与指令，加法指令和位移指令是同等复杂度的指令，只是在加法器内做简单的逻辑运算，执行时间一样长。
以TI公司生产的TMS6203款为例，读取一个数据需要4个时钟周期，加法和逻辑运算需要1个时钟周期。这样原有算法计算4×4大小图像均值的复杂度为16×4+16+1＝81，本算法复杂度为4×4+18+9+3＝46。且本算法更有利于数字信号处理器的并行计算，实际优化后，优势更加明显。
以上是为了阅读和书写方便，写的是一个小面积图像的计算，数据宽度仅32位。这基本上是相对于原算法运算速度优势表现组差的一种情况。也就是说其他情况优势更明显。
如64位总线计算32×16大小图像均值，原算法计算复杂度为32×16×4+32×16＝2560
本算法复杂度为32×2×4+32×2×3+32×2×2＝576。可见优势更加明显。
从实施例可以看出，算法的使用提高了数字信号处理器的效率，达到了缩短处理数据时间的效果。

Claims (1)

1.一种基于数字信号处理器的图像灰度均值算法，其特征为计算通过如下步骤实现：
按数字信号处理器数据总线宽度，不是按图像灰度数据的宽度，从存储器读取被计算均值区域的图像灰度数据到寄存器；
按数字信号处理器所能进行的逻辑运算和加法运算的数据宽度将数据打包成组；
将每一数据组数据与右端起始为0和1，从起始位起图像灰度数据的宽度交替与读入时组成数据等长两组数相与运算，每组数得到两组数据结果；
将每组数据与右端起始位为0的所得到的数向右移动图像灰度宽度位数，所得数据替换移动之前的数据，右端起始位为1相与所得结果不变；
将所得结果相加；
将相加所得结果按双图像灰度宽度用移位方法截断，将所有截断后的数据相加，所得结果就是被计算区所有像素灰度值的和；
将所得灰度值的和除以像素个数，所得结果就是图像灰度均值。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN1750659A (zh) * 2004-09-14 2006-03-22 华为技术有限公司 插值图像内存组织、分数像素生成及预测误差指标计算方法
CN101055564A (zh) * 2007-05-29 2007-10-17 上海广电（集团）有限公司中央研究院 实现数字信号处理器非线性函数快速定点运算的方法

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