面向遥感图像数据处理层应用的算法加速器体系结构研究

论文摘要

现代遥感技术正向着高光谱分辨率、高时间分辨率和高空间分辨率的方向迅猛发展,随之而来的是遥感数据量的急剧膨胀,从而给遥感图像处理带来了极大挑战。为满足实时处理海量遥感数据的需求,越来越多的图像处理算法正由传统的地面计算逐渐向星载计算转移,首当其冲的就是各种数据处理层算法。由于小波变换具有在时、频两域同时表征信号局部细节信息的能力和多分辨率分析特性,因此各种基于小波的算法成为遥感图像数据层处理的主流算法。此外,由于星载计算要求体积小、功耗低、计算能力强的处理方式,因此研究面向各种基于小波的遥感图像数据处理层算法的专用硬件加速器体系结构技术具有重要的前瞻性和巨大的应用价值。本文首先从功能分类的角度对目前各种基于小波的主流遥感图像数据处理层算法进行概括总结,根据这些算法在计算特性和访存需求上的差异,将其大致归为三类:规则窗口访问型算法(含点访问型算法)、位访问型算法和不规则窗口访问型算法,并对各类算法的计算特点和访存需求进行了深入分析。鉴于小波变换在本课题研究中的基础地位,特别针对二维小波提升变换算法提出了一种优化的2×2阵列结构。该阵列结构由两个行处理单元和两个列处理单元构成,行处理单元并行处理不同行上的变换操作,列处理单元则并行处理不同列上的变换操作,只要行处理单元积累了足够的列变换数据,即可启动列变换处理,从而充分利用算法中存在的不同行、不同列以及行、列变换之间的并行性,有效提高系统执行速度。并且2×2结构与二维小波提升算法的计算特性最为吻合,使得行处理单元所产生的数据能够及时被列处理单元消耗,从而有效减少了二者之间的中间缓存。实验结果表明:与现有最快结构相比,所提结构的处理速度提高了1.7倍,同时保持了适中的片上存储需求。针对现代存储器不能有效支持规则窗口访问型算法所要求的窗口访问模式问题,提出了一种可扩展的多数据窗口并行结构,其中采用了由外部存储器、片上多体存储器和流水寄存器组构成的三级存储结构,不仅能够有效支持窗口访问模式,并且能够充分利用多个数据窗口之间的数据重用性。此外,本文还对所提结构的可扩展性进行了深入讨论,从并行计算所需带宽与可用存储带宽平衡的角度出发,实现了一种高效的多数据窗口并行结构。本文以JPEG2000中的EBCOT算法为例,研究了位访问型算法的加速器结构。EBCOT算法由位平面编码和算术编码两个模块组成。本文首先针对传统位平面编码算法所导致的片上存储器访问模式失配问题,提出了一种基于子块的位平面编码存储优化调度方案,通过对编码块细分子块的方法巧妙避免了对片上编码块存储器的按位访问。基于子块的存储优化调度方案不仅能够有效解决访问模式失配问题,并且提供了一种新的子块并行方式。基于子块方案,本文实现了一个子块并行合并样本并行的位平面编码器结构。实验结果表明:与现有最快结构相比,所提结构的编码速度提高了30%以上,同时将片上存储容量需求减少了40%左右。进而本文还对几种可能的算术编码器结构进行分析和实现,提出了一种单符号编码三级流水结构。此外,还研究了位平面编码与算术编码之间的数据接口问题。最后,本文以基于小波的遥感图像全局自动配准算法为例对不规则窗口访问型算法加速器结构进行了深入研究。不规则窗口访问型算法中数据窗口运动的不规则性导致数据预取范围过大、片上存储需求过高,不利于硬件高效实现,因此,本文提出了一种分块重采样算法,采用对结果图像进行分块重采样的策略有效缩小了数据预取范围,减少了片上存储需求。基于该分块算法,实现了一种高效的遥感图像全局自动配准算法加速器结构——BWAGIR结构,其中采用了流水化、并行重采样与相关系数计算、并行存储访问以及多BWAGIR模块并行策略,实验结果表明:采用5个BWAGIR模块能够达到与并行机上采用30个结点实现的并行算法相当的性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 遥感和遥感图像处理
• 1.1.1 遥感系统
• 1.1.2 遥感图像处理系统
• 1.2 小波变换及其在遥感图像处理中的应用
• 1.2.1 小波变换理论
• 1.2.2 小波在遥感图像处理中的应用
• 1.3 遥感图像处理平台
• 1.3.1 传统遥感图像处理平台
• 1.3.2 算法加速器及其面临的挑战
• 1.3.3 算法加速器实现技术
• 1.4 研究思路、研究内容、研究现状与挑战
• 1.4.1 研究思路
• 1.4.2 研究内容、研究现状与挑战
• 1.5 实验平台与性能衡量
• 1.6 主要工作和贡献
• 1.7 组织结构
• 第二章 算法综述与特征分析
• 2.1 图像增强
• 2.1.1 基于小波的子带增强算法
• 2.1.2 基于小波的阈值增强算法
• 2.1.3 基于小波的反锐化掩膜算法
• 2.1.4 空间域方法与小波增强的混合算法
• 2.2 图像去噪
• 2.2.1 小波阈值萎缩法
• 2.2.2 小波比例萎缩法
• 2.3 图像压缩
• 2.4 图像配准
• 2.5 图像融合
• 2.5.1 较大系数法
• 2.5.2 加权平均法
• 2.5.3 局部方差/均方差/平均梯度/能量准则
• 2.5.4 直接融合法
• 2.6 基于访存特征的算法分类与分析
• 2.6.1 图像数据处理层算法模型
• 2.6.2 体系结构假设
• 2.6.3 规则窗口访问型算法
• 2.6.4 位访问型算法
• 2.6.5 不规则窗口访问型算法
• 2.6.6 所提分类方法对各种算法的覆盖情况
• 2.7 本章小结
• 第三章 小波变换算法加速器结构研究
• 3.1 小波提升变换算法简介
• 3.2 小波提升算法分析
• 3.2.1 计算和存储需求分析
• 3.2.2 并行性分析
• 3.3 研究现状
• 3.4 小波提升算法并行调度方案
• 3.4.1 并行调度方案
• 3.4.2 执行示例
• 3.5 优化的2 ×2阵列结构
• 3.5.1 结构分析
• 3.5.2 系统结构
• 3.5.3 行/列处理单元
• 3.5.4 存储系统设计
• 3.5.5 双流水线组织
• 3.6 性能分析和实验结果
• 3.6.1 性能分析与比较
• 3.6.2 系统实现
• 3.6.3 实验结果与比较
• 3.7 本章小结
• 第四章 规则窗口访问型算法加速器结构研究
• 4.1 规则窗口访问型算法概述
• 4.1.1 数据窗口的形状
• 4.1.2 数据窗口上的运算
• 4.2 规则窗口访问型算法分析
• 4.2.1 数据窗口运动规律
• 4.2.2 数据重用分析
• 4.3 可扩展的多数据窗口并行结构
• 4.3.1 加速子系统
• 4.3.2 存储子系统
• 4.3.3 片上多体存储器
• 4.3.4 流水寄存器组
• 4.3.5 输出子系统
• 4.4 可扩展性分析
• 4.4.1 计算可扩展性
• 4.4.2 计算带宽与存储带宽的平衡
• 4.5 实验结果与比较
• 4.5.1 均值滤波算法实验结果
• 4.5.2 各种存储结构性能比较
• 4.6 本章小结
• 第五章 位访问型算法加速器结构研究
• 5.1 位访问型算法分析
• 5.2 应用背景
• 5.2.1 JPEG2000 标准
• 5.2.2 EBCOT 算法
• 5.2.3 研究现状
• 5.3 存储访问模式失配问题
• 5.3.1 通用层次结构假设
• 5.3.2 失配问题描述
• 5.4 基于子块的调度方案
• 5.4.1 基本思想
• 5.4.2 基于子块的上下文窗口
• 5.4.3 并行模式
• 5.5 基于子块的 EBCOT 编码器结构
• 5.5.1 系统结构
• 5.5.2 片上编码块存储器组织
• 5.5.3 位平面编码器引擎
• 5.5.4 AE 池结构
• 5.5.5 位平面编码引擎与 AE 池之间的接口
• 5.6 性能分析与实验结果
• 5.6.1 综合结果
• 5.6.2 性能分析
• 5.6.3 实验结果
• 5.7 本章小结
• 第六章 不规则窗口访问型算法加速器结构研究
• 6.1 不规则窗口访问型算法分析
• 6.2 遥感图像自动配准技术
• 6.2.1 图像配准算法
• 6.2.2 自动配准算法
• 6.3 基于小波的全局自动配准算法
• 6.3.1 算法总体描述
• 6.3.2 重采样算法
• 6.3.3 研究现状
• 6.4 基于小波的全局自动配准算法分析
• 6.4.1 运行时性能分析
• 6.4.2 数据窗口运动规则
• 6.4.3 计算和存储需求
• 6.5 分块重采样算法
• 6.5.1 基本思想
• 6.5.2 算法描述
• 6.6 基于分块重采样算法的加速器结构
• 6.6.1 系统结构
• 6.6.2 加速方法
• 6.6.3 坐标计算模块
• 6.6.4 权重计算模块
• 6.6.5 结果像素计算模块
• 6.6.6 相关系数计算模块
• 6.6.7 多个处理单元并行执行
• 6.7 系统实现与实验结果
• 6.8 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 工作总结
• 7.2 研究展望
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果