硬件与软件的基本要求

图像处理是一种计算密集型任务,要求处理大量数据（一幅图像包括几百万像素或字节）,而且要对整个图像数据或部分数据进行大量的反复计算。

低级别运算过程通常涉及对一组相邻像素的操作,比如特征匹配中滤波或相关运算涉及的模板卷积。这些相邻像素的运算要求大量的内存,如果系统的硬件和结构不是专为这类处理设计的,那么可能很快就会遇到瓶颈。

再者,中级（例如分割）和高级（例如识别）过程可能会用到复杂的迭代或递归的数学方法（例如矩阵倒置和最小化方法）。这些过程是非常有挑战性的,尤其是在嵌入式背景下必须保持低时钟频率来减少功耗。

图3.1显示了数据量和算法复杂性之间的相反关系。低级的图像处理是对大量原始数据进行了少量而简单的重复操作。这些进程可以并行处理,适合FPGA（现场可编程门阵列）或者SIMD（单指令多数据）处理器的处理结构。同时,更高级的进程通常包括复杂的操作时序,它带有大量的指令和对一系列压缩了的特征描述符的处理。这些高级进程需要专门的信号处理结构和高级编程,使这些进程更适合使用像DSP和媒体处理器这些以CPU为基础的装置。

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图3.1 数据量与算法复杂度的关系（GOPS=Giga（10⁹）次/s）

所以,在分析和定义一个嵌入式图像处理系统的硬件设备之前,需先着重理解和总结这个系统要执行的任务的主要特性。

在智能摄像机的背景下,要执行的任务通常会和初级视觉进程相关联。初级视觉的定义为在一些场景中通过像素运算方法获取基本的、相关的信息的一种处理手段,初级视觉的例子有运动检测、物体追踪和特征提取。它们将在本书第5章进行讨论。