【摘 要】
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随着信息时代的到来，无论是在人们日常生活还是航空航天领域，对图像信息的应用需求在不断扩大，众多的图像处理算法和大量的图像数据都依赖于高性能的嵌入式处理系统，这就对于做为
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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随着信息时代的到来，无论是在人们日常生活还是航空航天领域，对图像信息的应用需求在不断扩大，众多的图像处理算法和大量的图像数据都依赖于高性能的嵌入式处理系统，这就对于做为处理系统核心的处理器提出了很高的要求。如何提高处理速度并同时减小系统复杂性成为了需要解决的难题之一。因为图像技术应用中需要对大量的数据进行某些重复操作，SIMD向量并行处理为提高处理速度提供了有效的解决手段，通过引入向量机制，微处理器能够针对图像处理算法开发出更多的数据并行性，提高图像处理性能。随着片上系统SOC和FPGA技术进步，FPGA芯片可编程容量不断提升，支持并行计算的能力更强，FPGA内部可以集成更多的处理能力更强的功能单元，使得SIMD向量处理技术在FPGA芯片上实现成为可能。FPGA内嵌软核处理器平台为快速构建嵌入式处理平台并减小系统复杂性提供了很好的解决方案。
本文主要针对数字图像信号处理实时性面临的挑战，采用SIMD并行设计的基本理念和方法，对适合于数据并行处理的向量处理器体系结构进行了研究和探索。首先我们对向量处理和并行处理器的基本理论进行了研究总结，在此基础上，基于MIPS处理器设计了向量处理指令集，并运用空间上资源复用，时间上流水线的技术，采用向量多lane体系结构，设计了一个向量处理单元VPU。最后，用硬件描述语言verilog完成了VPU的逻辑设计，并以altera公司的EP4SGX230KF40C2 FPGA芯片为载体，通过实验验证了系统的良好性能，得到最大时钟频率为91.81MHz。
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