DSP在图像处理中的应用 .docVIP

DSP芯片在实时图像处理系统中的应用 实现图像处理的主要方式有： (1）在通用计算机上用软件实现图像处理； (2）在通用计算机系统中加入专用的加速处理模块； (3）利用通用单片机； (4）利用专用DSP芯片； (5）利用通用可编程DSP芯片。 在众多图像处理方式中，最常用的是第1种，但此种方式要占用CPU几乎全部的处理能力，速度相对较慢，不适于实时处理，需要对其加以改进；而其他几种方式各有不足，如第2种方式不适于嵌入式应用，专业性较强，应用受到限制；第3种方式适于数字控制等不太复杂的数字信号处理，不适合计算较大的图像数据处理；第4种方式因为采用的是专用DSP芯片，故其应用范围受限，系统不够灵活，无法进行算法的升级与更新；第5种方式必须要用能充分考虑DSP内部并行性的汇编语言进行编制DSP程序，具有一定困难。但是，TI公司为了解决这个问题，推出了一个开放、具有强大集成能力的开发环境（CCS）[2]。它采用了由先进的开发工具组成的直观系统，使用CCS提供的工具，开发者可以非常方便地对DSP软件进行设计、编码、编译、调试、跟踪和实时性分析，可有效减少DSP编程时间。 综上所述，利用通用可编程DSP芯片[1-2]实现图像处理较之其他方式具有一定的优越性，而且DSP芯片的可编程性和强大的处理能力，使其可用于快速地实现各种数字信号处理算法，成为目前图像处理系统的最佳选择。 2 DSP芯片 数字信号处理器(DSP)[1-2]是一类具有专门为数字信号处理任务而优化设计的体系结构和指令系统的通用处理器件，具有处理速度快和有复合功能的单周期指令等特点，在高速图像处理中得到了越来越多的应用。 DSP芯片内部采用程序和数据分开存储和传输的哈佛结构，具有专门硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的DSP 指令，可用来快速地实现各种数字信号处理算法，加之集成电路的优化设计，使其处理速度比最快的CPU还快10~50倍。DSP芯片采用不同于普通单片机的体系结构，具有一些显著特点。 2.1 哈佛结构[1] 传统计算机采用传统的冯·诺伊曼(Von Neumann)结构，其程序和数据共用一个存储空间和单一的地址及数据总线，处理器要执行任何指令时，都要先从储存器中取出指令解码，再取操作数执行运算，即使单条指令也要耗费几个甚至几十个周期，在高速运算时，在传输通道上会出现瓶颈效应。 所有的DSP芯片均采用哈佛（Harvard）结构。哈佛结构是一种并行体系结构，它的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，即程序存储器和数据存储器是两个相互独立的存储器，每个存储器独立编址、独立访问。与两个存储器相对应的是系统中的4套总线：程序的数据总线与地址总线，数据的数据总线与地址总线。这种分离的程序总线和数据总线可允许在一个机器周期内同时获取指令字(来自程序存储器)和操作数(来自数据存储器)，从而提高了执行速度，使数据的吞吐率提高了1倍。又由于程序和数据存储器在两个分开的空间中，因此取指和执行能完全重叠。图1给出了冯·诺伊曼结构和哈佛结构的比较。 2.2 流水线技术[1] 与哈佛结构相似，DSP芯片广泛采用流水线以减少指令执行时间，从而增强了处理器的处理能力。 流水线处理器是由一系列处理电路组成，这些处理电路称为片断或部分。操作数流经每个片断，即每个片断对操作数进行部分处理，操作数经过所有片断后才能得到最后结果。流水线操作即把一条指令分成一系列步骤来完成，不同步骤完成不同的任务，一条指令只有经过所有步骤才能得到结果。这些步骤可以独立进行，这样就可以实现多条指令在不同步骤上的重复运行，从而加快运行速度。 流水线分为指令流水线和算术流水线。指令流水线是指取指令和执行指令的不同阶段在流水线上进行；算术流水线是指算术操作的不同阶段在流水线上进行。DSP芯片一般采用指令流水线方法。 由于采用了流水线技术，DSP芯片可以单周期完成乘法累加运算，大幅提高了运算速度，减少了指令执行的时间，从而增强了处理器的处理能力。处理器可以并行处理2~4条指令，每条指令处于流水线的不同阶段。 2.3 特殊的硬件结构[1-2] 数字信号处理中最重要的基本运算是乘法和累加运算，它们占用了大量运算时间，是最主要和最耗时的运算。DSP中设置了硬件乘法器和乘法并累加（MAC），这些操作往往可以在单周期内完成，大幅提高了DSP作乘法和累加的速度。因此，单周期的硬件乘法器和MAC是DSP芯片实现快速运算的保证。现代高性能的DSP芯片甚至具有两个以上的硬件乘法器以提高运算速度。数据宽度也从16位增加到32位。 数学运算消耗的时间往往少于存储器的操作。DSP芯片在片内集成了大容量的ROM和RAM来分别存放程序和数据，程序在片内执行的效率远远高于相同规格的通用微处理器，这样既降低了产品的体积和成本，又加快了处理速度。 2.