论文研究-高光谱图像无损压缩算法的DSP优化实现.pdf

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基于TI公司的TMS320DM642高性能DSP芯片,实现了一种新的针对高光谱图像数据特点提出的基于三维自适应预测的高光谱图像无损压缩算法,并通过对算法在语言和结构上的优化,大大提高了算法的执行效率,为高光谱技术的推广和发展提供了重要的经验。实验结果表明,优化后的代码执行速度是优化前的1872倍,是PC机上运行速度的2.281倍。
·180 计算机应用研究 第25卷 (3)乘法语句的优化这是整个程序优化的关键,因为它用到线性汇编。这是因为源代码中循坏体的内部大都是点乘 往往处在最内昃循环中,在整个程序的执行过程中,所占的比运算,而CCS中自带的C请言优化器对点乘的优化效果是最 重最大。由丁DⅧ642一次能处理32bit数据,可以同时完成好的。在对循环体內部进行了C语言级的优化后,再尝试对 两组16lit数据的乘法运算,让乘法并行执行,效率提高近 函数体进行了线性汇编的改写,运行效率都没能超过编译器日 倍。例如: 动生成的汇编代码。因此汇编代码的应用在本算法的优化过 tW[14] 程中受到了限制 int xd[14 for(k=0;k<=13;k++) 4实验数据及结果 +=W[k]举xdk] 优化后的程序 经过将C++语言改写成C代码,冉到C语言级的优化, 最后通过线性汇编语言尝试改写关键的C语言代码,取得了 sun 明显的优化效果。实验图像为上海技术物理研究所研制的 for(k=0;k<14;k+=2) OMIS-I( operational modular image spectrometer,实用型模块化成 I suml +=WIk]s xd[kI 像光谱仪)获得的128波段高光谱图像,每个波段图像大小为 5m2+=W[k+1]*xdk+1]; sulm sulmI sum2 512×512。为了便于计算,像素深度量化为8hit (4)关于变量类型对于程序的全局变量,编译后被存储4.1优化前后DSP运行速度比较 在内部存储器中,那么在运算调用时需要先将其值赋予寄存 实验证明,经过优化后在提高处理效率上确实取得∫很好 器。而数据搬移的操作很耗时,因此对于很多函数都要用到的的效果,平均优化比达到了1872倍。表2列出了优化前后部 变量,通过先将全局变量传递给一个临时变量,计算完后再将分波段的编码时间以及平均编码时间。 临时变量的值回传能有效地减少薮据搬移的操作,提高运行效 表2优化前后处理时间对比表 率。此外,CS在优化过程中,并不一定开辟的内存越小执行 波段 优化前編码时间/ms优化后编码时间/ms优化比 的速度就越快,如char型数在内存中只占8bit,int数据占 53波段 2734.13 142. 19.18 32lit,但int数据的执行速度却经常比char型要快。这是因为 y7波段 l847.48 130.28 14.18 DsP的寄存器和数据总线都是32hit的,刻意地使用char型数 98波段 3301.37 155.94 21.1 据,反而使编译器在编译过程中生成一些不必要的语句,影响 平均编码时闩 2722.25 145.4 I8.72 代码的执行效率。在变量不参与到具体的计算时,尽量使用:化比=优化前编时间/优化后编码时间 int型的变量。 4.2与PC机处理速度比较 (5) inline语句的使用它是程序优化关键字的一种。对 优化后的程序在DSP上的运行速度与PC机相比,其有明 函数使用 inline语句后,可以让编译器在编译时将函数的代显的优势,平均编码时间为P机的2.281倍。编码时间具体 码插入到调用位置,从而有效减少函数跳转的时间开销。对于对比如图4所示。其中PC机测试平台为P42.2GHz,256MB 函数体较小且调用频繁的函数,这个方法可以有效地优化程序内存, Windows XP Sp2, Visual c++6.0 性能。但使用 inline关键字后,会使编译后的程序增大,因此 tsOTrimiiiieisiiiaites 机上时延行通厦 要注意的是,如果堆栈的体积过大,即存在很多的局部变量,则 D上行理度 不适合使用iine语句。不过在本算法的优化过程中,由于源 程序的代码较少,而DM642的程序存储器也足够大,使用in- 55 line关键字后取得了较好的优化效果 o (6)浮点运算的优化对于定点DP来说,浮点运算会占 用大量的时间,大大地降低了代码的执行效率。因此要想尽 切办法避免浮点运算,Q值法是方法之一。但Q值法的缺点 是会降低运算的精度,对于运算精度要求较高的算法,Q值法 5 要慎用。在本算法的优化过程中,由于对精度要求较高,采用 ∫在运算前后扩大和缩小同样倍数的方法,虽然较Q值法的 战殴霞 移位运算来说效率受到了一定的影响,但同样获得了很好的优 化效果。 图4DsP与PC编码时间比 (7)关于代码长度在进行C语言改写时,要注意尽可能5结束语 地缩短代码长度。因为过长的代码可能会影响编译器的软件 流水的效果。有些对语句进行展开的优化方法对于单个函数 本文以高光谱图像的无损压缩技术为背景,在 执行效率的提高可能有一定的作用,但用到整体程序的优化TM320DM642DSP平台上实现了一种新的针对高光谱图像自 中,反而会起到适得其反的效果。所以一切优化方法都要以实身特点提出的三维自适应预测无损压缩算法,并针对DSP的 验为主,不能凭着主观经验随便改动 硬件特点,对算法在语言和结构上分别进行了深入的优化,使 4)线性汇编优化 代码执行速度有了显著的提高。在压缩效率和压缩速率两项 在对C代码优化后,对于耗时严重的韶分,还可以使用线指标上均达到了较好的结果,适应了高光谱技术发展的趋势 性汇编将其重写。然而在本程序最终的优化代码中并没有使有着叮观的实用前景。 (下转第205页) 第1期 陈珂,等:基于遗传算沄的汽夲外观造型创新设计 205 和pm可以表示为 员提出白己的要求后,则由设计aent白动地从构件库中进行 p=h1(f0-f)/(f0-f 选取、装配,生成汽车。具体的过程有二步: k1,k2≤1.0 Pm=k2(f0-f/(-f) a)设计人员设定适应度值。 b)设计em根据适应度值从构件库中选取构件,如图 3具体实例 12~15所示。 c)自动组装成为汽车,如图16所示。 3.1运用模式识别方法对优秀造型进行识别 对优秀图片进行识别,然后生成构件,这是得到父个体的 一种重要方法。具休过程如下 a)选择优秀的造型或某一构件的图片,如图6中的左侧 图车头图车身图车轮图车尾图整车 车灯 4结束语 b)对图片进行模式认别,提取关键点,绘制出二维曲线草 图,如图67所示 不文在汽车造型的创新设计中,首先通过对优秀的汽车造 )对不满意的地方可以进行小范围的调整 型进行模式识别生成初始种群,然后对其执行交叉、变异等遗 d)对二维线执行沿z坐标轴扫措操作,生成构件如图8传操作,不断生成新的个体;同时将汽车设计中需要的稳定性 所示,并进行评价存人构件库。 和创新性引入到遗传算汏中大,对新实体进行评价,提高了算 )若造型各构件识别完毕,则结束;否则转向b)继续识别法的有效性。但从汽车各个构件生成之后如何组合装配方面 其他构件。 来说,本系统还是存在一些问题,特别是部件曲线的形状、大 小、位置发生变化之后,如何将它们恰如其分地组装到一起还 不够理想。相信随着这些问题的解决,该系统的应用前景将更 加广阔。 参考文献: 图对优秀造型添图生成曲线草图可图扫描后 l1 BENTLEY P J, CORNE D W. Introduction to cre ative evolutionary 加控制点识别 通过小球改变形状生成的实体 systems[ M. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc 3.2运用遗传算法生成新的造型 2001:253-274 [2 FRAZER J. An evolutionary architecture[ M]. London: Architectural 在这里,以汽车的车尾为例介绍一下遗传操作的流程 Association Publications. British Universitv Publisher 1995: 62-64 a)根据设计人员给出的适应度函数值,从构件库中选择 [3 CAO Shao-zhong, Y ANG Guo-wei, TU Xu-yan. Computer aided con 构件组装作为父个体,如图9所示。 ceptual design based on harmonics[ C]//Proc of IEEE Networking b)进行遗传操作:交叉和变异,结果如图10、11所示。 Sensing and Control. 2005:317-320 c)与设计人员进行交互,对生成的实体造型进行评价,将[41 CHO S B. Tow ards creative evolutionary systems with intera ctive ge 优秀的造型存入父个体库。 netic algorithm[ J]. Applied Intelligence, 2002, 16(2): 129-138 d)人工结束该过程或者转到b)继续进行遗传操作。 [5]澹云鹤,包伟,孙守迁.基于纽合原理的概念创新设计[冂].计算 经过遗传操作生成的构件,只是概念设计阶段的构造草 机辅助设计与图形学学报.1999,11(3):262-265 图,设计人员可以将喜欢的造型存为*.sat文件,进一步用3D[6]刘弘,刘希玉,支持外观造型创新设汁的进化计算方法[J].计算 设计软件细化。 机辅助设计与图形学学报,2006,18(1):101-107 [7]刘弘,刘希玉,马丽娜,支持进化的计算机辅助设汁环境[J].计 算机辅助设计与图形学学很,2003,15(2):167-173 「8玄光南,程润伟.传算法与工程优化「M1.北京:清华大学出 3.3组装生成新车型 「9陈於征,王楠.遗传算法中交叉和变异概平选拯的自适应方法及 将各个构件标准化之后,整车的生成就比较简单。设计人 作用机理[J」.控制理论与应用,2002,19(1):41-43 (上接第180页) 参考文献: [J].电子信息学报,2001,23(7):712-715 「I彭望碌,遥感概述「M.北京:高等教育出版社,2002:11-13 [4]张晓玲,沈兰荪,张培預.基于三维自造应预测的高光谱图像无损 [2 AIAZZI B AIBA P, ALPARONE L, et al. A distributed implementa 压编算決[J].电子学报,2004,32(6):957-959 tion of fuzzy clustering and sw itching of linear regression models for [5] TMS320C6000 program mer's guide[K].[.1.]: Tex as Instruments lossless compression of imagery and 3d data[ C]//Proc of the 2nd Incorporated, 2000: 78-79 IEEE Workshop on Multimedia Signal Processing. 1998: 382-387 [6 TMS320C6000 optimizing compiler user's guide[K.[S1.]: Texas 3]张哓玲,毋立芳,沈兰荪,基于感知器的感图僳无损压缩编码 Instruments Incorporated, 2002: 262-264

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