摘要：FPGA因具有较好的并行处理能力和灵活性,使其在卷积神经网络硬件加速计算中得到广泛的应用,但是传统的FPGA图像卷积实现中存在模块化设计以及空间开销较大的问题.本文提出了一种面向硬件加速的通用图像卷积开发平台.通过模块化设计,极大提高针对不同卷积核实现图像卷积开发的灵活性;另外通过图像批次处理技术,充分利用数据重复性实现内存共享,较好地降低了存储空间的开销.实验结果表明,本文设计的平台在模块化设计方面提供了更好的可重配置架构,非常适于实验教学应用;在存储空间需求方面,当并行度提高时,BRAM的复杂度只是线性增加,这对于功耗的降低具有优势.

摘要：通过对图像卷积算法的分析,发现算法在对图像处理的过程中具有很高的并行性。提出了一种结合异构开发框架开放运算语言(Open CL)和并行开发库消息传递接口(MPI)的算法,在支持图形处理器(GPU)的异构集群环境下设计并实现了图像卷积算法的多层次并行实现,使得算法在处理速度上有了显著的提升。

摘要：本文设计了一种基于ALTERA的FPGA 的自定义四点灰度卷积指令,使用NIOS Ⅱ软核添自定义指令,使用VHDL 硬件描述语言设计四像素点卷积的硬件,并挂载到ALU 上,通过硬件方法处理四个灰度像素点和对应卷积核的卷积运算,实现SOPC 对图像处理的卷积部分的加速。并在软件中配合该指令进行C 语言程序的调用。该模块可以灵活的运用到其他NIOS Ⅱ的系统上。使用时间戳记录时间,测试该软硬件结合的自定义指令处理方法针对不同大小的卷积核,相较于C 语言软件处理卷积运算可以节省70%以上的运行时间。

摘要：针对传统全色图像的特征均衡增强系统一直存在增强处理效果差的问题,提出一种新的全色图像特征均衡增强系统设计方法。该方法首先对全色图像特征均衡增强系统进行硬件平台设计,硬件平台由串行接口、控制接口和以太网接口构建,利用SURF算法对全色图像进行特征提取,采用不同尺度的滤波器和图像卷积得出全色图像的尺度空间,构建全色图像的尺度空间检测图像特征点对其进行直方图均衡化处理,结合直方图均衡化的整体性和细节性优点,使均衡化后的直方图间实现均匀分布,从而完成对全色图像特征均衡增强系统设计。实验结果证明,利用直方图均衡方法能有效地增强全色图像特征均衡的效果,所设计的系统具有很高的应用性,为该领域的研究发展奠定了坚实基础。

摘要：提出了一种基于FPGA实现的新型2-D卷积器结构.该结构占用硬件资源少,外部带宽只需1pixels/clock.与传统的卷积器相比,不仅资源耗用减少95%以上,并且可以依据系统实时性要求调整吞吐率,带来了系统设计的灵活性.在Altera EP4SGX230KF40FPGA上实现结果表明,对于5×5大小的图像卷积,达到90Mpixels/s的吞吐率,满足大多数图像处理系统的实时性要求.

摘要：给出了一种基于2的补码的卷积运算算法及其硬件实现体系结构。该算法结构使用了一个特殊的移位累加单元代替并行补码乘法,降低了卷积系数为负数时的计算复杂度。

摘要：为解决人脸关键点定位受到姿态、光线、表情以及遮盖问题的影响而使得定位效果可靠性不佳的问题,提出了一种基于并行卷积神经网络的人脸关键点定位方法。利用卷积神经网络对局部细节特征提取以及深度学习的特点,设计实现了一种并行卷积神经网络,该网络把人脸图像、上半人脸以及下半人脸分别送入到相同结构的卷积网络进行训练学习,通过对图像进行局部卷积以及下采样,提取人脸关键点附近的细节特征,并对三级并行网络定位结果进行加权合成,实现人脸特征点定位。在LWF人脸库上定位实验结果表明,该方法在准确性以及可靠性方面都得到很大程度提升,能实现对人脸关键点的鲁棒准确估计。