安防應用中圖像處理難點(diǎn)分析及處理器選擇

　　基于以上多方面的挑戰，在圖像預處理主芯片的選擇上，以控制能力見(jiàn)長(cháng)的傳統MCU并不適合龐大、復雜的算法處理;ASIC雖然在運算速度和功耗方面具有一定的優(yōu)勢，但其成本高、靈活性差，且不利于升級和修改，因此無(wú)法滿(mǎn)足預處理算法個(gè)性化的靈活性需求;FPGA并行處理的架構雖然具備了強大的數據處理能力，但價(jià)格、功耗，以及開(kāi)發(fā)難度方面的缺點(diǎn)使其很難成為圖像預處理的主流選擇;而DSP則以強大的數據處理能力和軟件可編程能力成為圖像預處理主芯片的主流選擇。

　　除了以上挑戰，從系統設計的角度來(lái)講，還面臨以下幾方面的需求：其一，雖然圖像預處理和圖像處理工作巨大，但是工程師并不希望采用多個(gè)芯片來(lái)處理這件事情。因為信號處理和控制系統分別運行于不同處理器的傳統DSP架構已經(jīng)讓工程師非常頭疼，如果再把圖像預處理和圖像處理分開(kāi)，則更加大了工程師進(jìn)行系統開(kāi)發(fā)、系統聯(lián)調、系統維護的難度。因此，對于系統設計中的主芯片DSP來(lái)說(shuō)，還面臨集成度的要求——有沒(méi)有可能在單芯片上實(shí)現圖像預處理、圖像處理，甚至包括系統控制等功能。

　　其二，隨著(zhù)包括預處理在內的整個(gè)圖像處理算法復雜性的不斷增加，作為主處理器的DSP，除了需要提供足夠的硬件處理能力之外，還應該在軟件上提供針對該處理器專(zhuān)門(mén)優(yōu)化的指令集，從而幫助工程師降低對處理器物理架構的熟悉難度，最大限度的駕馭、發(fā)揮處理器的特性，盡快開(kāi)發(fā)出精簡(jiǎn)、優(yōu)化的圖像處理算法。

　　其三，除了上面提到的專(zhuān)門(mén)優(yōu)化的指令集以外，面對日益復雜的圖像處理和產(chǎn)品上市時(shí)間的壓力，工程師還期望處理器供應商能夠分擔一些他們的工作——比如，提供專(zhuān)門(mén)針對該處理器優(yōu)化、僅占極少量時(shí)鐘周期的底層圖像處理軟件模塊，以幫助他們縮短圖像處理算法開(kāi)發(fā)流程，并加速軟件移植。

　　另外，功能強大、界面友好、簡(jiǎn)單易學(xué)的開(kāi)發(fā)工具也是系統開(kāi)發(fā)中工程師要求的重點(diǎn)，而且隨著(zhù)系統復雜度和模塊復用性需求的增加，對開(kāi)發(fā)工具的兼容性也提出了更高的要求。

　　理想的DSP處理器

　　基于以上分析，針對圖像處理應用的理想DSP處理器必須具備以下幾方面的特點(diǎn)：內核處理能力強;專(zhuān)門(mén)針對圖像處理的指令集;易于大量數據傳輸的低功耗硬件架構;高集成度;豐富的軟件模塊庫;功能強大的開(kāi)發(fā)工具。以下是對該類(lèi)DSP處理器的代表系列——Blackfin匯聚處理器架構的具體分析。

　　硬件特性

　　Blackfin DSP處理器基于由ADI 和Intel公司聯(lián)合開(kāi)發(fā)的微信號架構(MSA)，通過(guò)將傳統DSP和微控制器的優(yōu)點(diǎn)融為一體，兼顧了事件控制以及純算法運算處理功能。其匯聚的單一內核可提供高達756MHz的處理能力，不僅為處理復雜的預處理算法提供了強大性能保證，而且為整個(gè)系統的圖像處理和事件控制提供了強有力的硬件支持，從而允許工程師在單芯片上實(shí)現圖像預處理、圖像處理、系統控制，大大提高了系統的集成度。

　　Blackfin系列處理器的硬件架構專(zhuān)門(mén)針對圖像處理進(jìn)行優(yōu)化，多個(gè)DMA通道和可靈活配置的Cache能很好地解決大運算量、高數據吞吐率的圖像處理應用要求。在圖像處理應用中，雖然對圖像數據進(jìn)行的傳輸也可由軟件實(shí)現，但是這樣會(huì )消耗掉大量的CPU時(shí)鐘周期，從而使DSP的高速數據處理能力難以發(fā)揮。如果由DMA獨立負責數據傳輸，那么在系統內核對DMA進(jìn)行初始設置并啟動(dòng)后，DMA控制器就可在無(wú)需內核參與的情況下直接把圖像數據從PPI接口傳輸至SDRAM存儲器進(jìn)行存儲，比如在進(jìn)行MPEG或JPEG處理的計算密集型算法中，一個(gè)靈活的DMA控制器能省去額外的數據通路。此外，通過(guò)二維DMA還能簡(jiǎn)化宏塊進(jìn)出外部存儲器的傳送，從而允許數據控制成為數據實(shí)際傳送的一部分，這對色彩空間元素的交叉和解交叉來(lái)說(shuō)非常方便也非常重要。因此，Blackfin處理器的這種特性在有效地解決了大批量圖像數據傳輸這一速度瓶頸的同時(shí)，又能讓DSP處理器抽出更多的資源從事算法處理工作，大幅提高了系統的處理能力。