隨著多媒體圖像處理應(yīng)用的迅速發(fā)展，體積小、重量輕、結(jié)構(gòu)靈活、處理能力強(qiáng)的嵌入式數(shù)字圖像處理系統(tǒng)在工業(yè)、醫(yī)學(xué)等方面都有越來(lái)越廣泛的需求。實(shí)時(shí)性高、計(jì)算復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大是圖像處理系統(tǒng)面臨的重大挑戰(zhàn)。并行計(jì)算是提高處理速度最有效的技術(shù)之一，圖像并行處理技術(shù)為提高圖像處理效率提供了廣闊的空間。圖像并行處理包括并行算法和多處理器并行硬件系統(tǒng)，圖像處理并行算法的執(zhí)行效率依賴于多處理器系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)。通常，一種并行結(jié)構(gòu)只適合于一類并行算法的映射。
　　20世紀(jì)90年代至今，圖像并行處理技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。參考文獻(xiàn)分別對(duì)并行處理結(jié)構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了探討，提出了流水結(jié)構(gòu)、分列并行等很有價(jià)值的硬件并行結(jié)構(gòu)框架。目前，圖像并行處理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)面臨的主要問(wèn)題可以概括為兩個(gè)方面：
　　②面向圖像處理算法的硬件結(jié)構(gòu)針對(duì)性設(shè)計(jì)方法導(dǎo)致圖像處理平臺(tái)的可重用性差，調(diào)整、擴(kuò)展和升級(jí)困難。
　　本文構(gòu)建的可重構(gòu)并行計(jì)算系統(tǒng)可以通過(guò)配置可重構(gòu)處理單元來(lái)滿足不同應(yīng)用的計(jì)算要求。這樣的系統(tǒng)使圖像處理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與圖像處理的算法設(shè)計(jì)分離，具有很高的性能并且結(jié)構(gòu)靈活，能大大提高圖像處理并行算法的執(zhí)行效率和加速比。
　　1 傳統(tǒng)圖像并行處理技術(shù)
　　1．1 圖像并行處理系統(tǒng)概述
　　目前，用于嵌入式圖像處理系統(tǒng)的高速器件主要是DSP和FPGA。處理核心的合理選用是影響并行系統(tǒng)處理能力的一個(gè)關(guān)鍵因素。
　　并行處理的目的是通過(guò)采用多個(gè)處理單元同時(shí)處理輸入信息來(lái)縮短任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間。在任務(wù)和算法確定的情況下，Amdahl定律可表明：加速比與任務(wù)并行度和處理單元個(gè)數(shù)密切相關(guān)。在任務(wù)并行度一定的情況下，增加處理單元所獲得的加速比有一個(gè)極限值，任務(wù)的并行度制約著并行處理機(jī)的性能。
　　在實(shí)際應(yīng)用中，還必須考慮各個(gè)處理單元之間的數(shù)據(jù)交換和同步時(shí)間。由于比串行程序執(zhí)行增加了數(shù)據(jù)通信和同步等待等開銷，因此當(dāng)加速比Sp 在增加處理單元和任務(wù)細(xì)粒度化的同時(shí)將帶來(lái)總通信量的增加，影響了Sp的增加并導(dǎo)致Eff呈下降趨勢(shì)，如圖1所示。
　　
　　1．2 并行計(jì)算硬件體系結(jié)構(gòu)
　　并行計(jì)算處理單元之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大致可分為2種：一種是共享總線或共享存儲(chǔ)器系統(tǒng)，稱為“緊耦合式并行系統(tǒng)”，如圖2所示；另一種是各處理單元有獨(dú)立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器而通過(guò)通信口相連的分布式并行系統(tǒng)，稱為“松耦合式系統(tǒng)”