應(yīng)用于人手檢測的關(guān)鍵算法硬件實現(xiàn).pdf

1、近年來，在計算機視覺領(lǐng)域目標(biāo)檢測算法已經(jīng)得到了深入的研究。目標(biāo)檢測算法等圖像處理類算法的廣泛應(yīng)用，與硬件平臺的不斷進步有著不可分割的聯(lián)系。目標(biāo)檢測算法與人手檢測具有龐大的計算量，在進行硬件實現(xiàn)過程中，如何使電路設(shè)計同時滿足性能要求和面積約束成為工程師需要考慮的重要問題。
　　本文首先對圖像的高斯濾波預(yù)處理進行了研究。經(jīng)過濾波預(yù)處理，可以有效較低噪聲，圖像PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）從

2、22.11提升到30.42，使紋理更清晰，有利于人手檢測。傳統(tǒng)高斯濾波算法硬件設(shè)計方法使用8個全加器進行4個層次的相加求和。針對全加器上關(guān)鍵路徑較長、邏輯延時較大的特點，本文引入CSA（Carry Save Adder，保留進位加法器）、4-2壓縮器、加數(shù)壓縮的樹型結(jié)構(gòu)對9個加數(shù)進行3個層次的壓縮，最后采用1個全加器求和。實驗表明，本文電路結(jié)構(gòu)邏輯延時縮小了32.48％。然后，對人手檢測過程中的圖像金字塔的構(gòu)建、HOG（Histogra

3、m of OrientedGradient，方向梯度直方圖）特征提取、模型的檢測進行了介紹。并通過對算法的特點分析，得出開方倒數(shù)算法是人手檢測算法的一個關(guān)鍵算法。針對浮點化開方倒數(shù)算法中浮點運算單元面積較大且速度較慢的特點，指出研究定點化開方倒數(shù)算法的重要性。針對基于查表與雙立方插值算法的高吞吐率復(fù)數(shù)定點化開方倒數(shù)算法需要構(gòu)建龐大的查找表的問題，提出了一種基于分段線性擬合和一次牛頓迭代相結(jié)合的定點化開方倒數(shù)算法。本文選用八段線性擬合得到