基于SRIO的实时并行图像处理机.pdf

### 基于SRIO的实时并行图像处理机 #### 概述 在现代地基天文观测系统中，为了有效检测弱小光电目标，必须处理大量的图像数据，并且要求实时性。面对大视场、高分辨率所带来的挑战，如目标数量多、星象小、大气干扰、非目标光源及CCD噪声等，传统的单处理器架构已难以满足实时处理的需求。为此，研究团队提出了一个基于SRIO（串行快速输入/输出）技术的实时并行图像处理系统。该系统采用了双DSP（数字信号处理器）+ FPGA（现场可编程门阵列）的架构，旨在通过高度并行化的硬件设计，显著提升处理效率。 #### SRIO技术简介 SRIO技术是一种高速互联标准，主要用于高性能计算领域中的设备间通信。它提供了一种比传统PCI总线更快的数据传输方式，最高可达6.25Gb/s的速度，这极大地促进了处理器之间的数据交换效率。在本研究中，SRIO被用于连接FPGA与DSP，以及DSP之间的高速数据通信，从而确保整个系统的实时处理能力。 #### 并行处理机设计要点 1. **处理器节点**：系统设计采用了双DSP+FPGA的架构。DSP负责执行复杂的高层算法，而FPGA则承担了低层数据处理任务。这样的设计充分利用了DSP的强大处理能力和FPGA的并行处理优势。 2. **存储器**：为了支持高速的数据访问需求，系统选用了DDR2内存作为主要存储介质。DDR2内存提供了高达2GB/s的带宽，这为系统的实时性能提供了坚实的基础。 3. **网络连接**：利用SRIO技术构建的高速网络连接是整个系统的核心之一。这种高速连接不仅增强了处理器之间的数据交互，还大大降低了数据传输延迟，提高了系统的整体效率。 #### 任务划分策略 为了进一步提高并行处理的效率，研究团队采用了一种称为“区域分解”的并行算法来进行任务分配。这种算法将图像处理任务按照特定的区域进行划分，每个处理器节点负责处理一个或多个区域内的数据。这种方法特别适用于图像处理任务，因为它能够有效地利用图像的局部特性，同时减少不同处理器之间的通信开销。 #### 实验结果分析 实验结果显示，基于SRIO技术的双DSP+FPGA并行处理机在处理大规模图像数据时表现出了优异的性能。特别是在处理分辨率高达2048×2048像素的16位灰度图像时，该系统能够快速完成复杂的图像处理任务，如像素乘积计算，实现了高效的目标检测。 #### 结论 基于SRIO技术的实时并行图像处理机通过优化硬件架构和采用高效的并行算法，成功解决了大视场高分辨率光电实时处理系统的实时性问题。这一成果不仅为地基天文观测系统中的弱小目标检测提供了有力的支持，也为其他需要实时处理大量图像数据的应用场景开辟了新的可能性。未来的研究方向可以考虑进一步优化并行算法，以及探索更高性能的硬件平台，以应对不断增长的数据处理需求。