图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。图像匹配技术是近代信息处理，特别是图像信息处理领域中极为重要的技术。图像匹配就是要根据参考图像和实时图像来选定某些特征、相似性准则及搜索策略进行相关运算，以确定匹配的最佳空间对应点。它主要研究的问题有特征空间、相似性度量和搜索策略三个方面。图像匹配关键是要确定有效的匹配方法，要求匹配概率高、误差小、速度快且适时性好。 图像匹配的方法一般分为基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法两大类。

　　图像匹配是图像处理和模式识别领域中的一个非常关键问题，同时也是众多计算机视觉理论与应用的基础，它的研究成果广泛应用于目标识别、遥感测量、自动导航、虚拟现实、医学诊断、生产自动化及军事等方面。由于图像具有很强的结构性，而图作为一种描述数据的工具可以保留结构、区域之间的相互关系，是一个非常重要而有效的结构特征信息的表示方式，因此，用图来描述图像的结构特征并且应用图匹配来研究图像特征之间的匹配问题受到了越来越多的关注，成为了目前模式识别等领域的研究热点问题。

　　图像匹配一般可采用如下几种方式实现：①软件；②高速DSP;③面向算法的专用ASIC器件。软件方法灵活，可大大降低计算量，但它必须以高速DSP硬件平台为基础，才可能满足高实时性要求；高速DSP方法简单灵活，能够满足高实时性要求，如TI公司的TMS320C6X系列高速DSP芯片，速度高达1600MIPS[4],单片机就可实现高速实时处理系统。以这高速DSP芯片组成的硬件结构应是图像匹配计算机首选的硬件实现结构。但对应用于尖端科技的这些高速DSP芯片，西文发达国家对我国采取禁售策略，这使我国的某些科技领域受到很大的制约，因此在我国必须另辟途径以避免禁售策略的制约。面向算法的专用ASIC器件方法，采用大量的并行功能单元，速度高、可以满足嵌入式应用中的高速实时计算要求，而且结构简单、软件编程简单、硬件实现容易、体积小、成本低，特别适应我国国情。因此开发研究专用ASIC组成的高速图像匹配计算机实现结构具有重要的意义。

　　1 图像匹配最大互相关算法分析

　　基于灰度的图像匹配算法有许多种，其中最基本的有最小绝对差算法、最小平方差算法，最小卷积算法、最大互相关算法、不变矩算法等十几种。它们各有优缺点，其中最大互相关算法具有去直流噪声、匹配位置准确等特点，因而成为图像匹配采用的主要方法。它的原始公式为：

　　由于原始公式中的变量X（i,j），Y（i+u,j+v）为去均值后的图像数据，不是原始图像象素数据，这样的算法结构有正有负、中间结果量多、计算量大、规律性差，不利于专用硬件实现[3],因此必须对原始公式进行变换。把（2）和（3）式代入原始公式（1）中，变换后的公式为：

　　由于在图像匹配搜索过程中基准图是已知的，可预先对基准图子图数据进行均值和平方均值计算，然后预先装配在相关计算机上。在图像匹配过程中可不记其所需时间，因此图像匹配所需时间主要为求实时图数据和基准子图数据的卷积。这一结论也可通过实际图像匹配运算得到。在TI公司TMS320C30DSP（33M）上，采用公式（4）对不同象素数的实时图和参考图进行全搜索图像匹配，其运算时间如表1所示（汇编程序、程序放置在片内存储器，数据片外零等待存储器）。

　　从表1可看出，图像匹配的最大互相关算法主要归结为卷积运算，因此采用专用的硬件卷积电路必将大大加快图像匹配运算速度。

　　表1 采用互相变换公式图象匹配运算周期数和时间

项 目		公式（4）			公式(4)郑项所占比例
实时图	参考图	总运算周期数	卷积项周期数	约需时间（ms）
36×36	128×128	51443810	51354910	3081	99.83%
64×64	128×128	89362992	89308446	5362	99.93%
36×36	150×150	77423252	77291458	4645	99.83%
64×64	150×150	160078800	159994050	9605	99.95%

　　2 以TMS320C30和专用ASIC器件LS9501组成的图像匹配计算机结构介绍

　　ASIC是Application Specific Integrated Circuit的英文缩写，在集成电路界被认为是一种为专门目的而设计的集成电路。目前，在集成电路界ASIC被认为是一种为专门目的而设计的集成电路。是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。ASIC的特点是面向特定用户的需求，ASIC在批量生产时与通用集成电路相比具有体积更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。

　　2.1 专用图像匹配器件LS9501介绍

　　LS9501[2]是西安微电子技术研究所根据图像匹配的特点研制成功的一个高速[20M]二维具有3x3内核的卷积器，它的主要功能是可同时对9对象素值实现乘加运算，即实现：.LS9501的输入是二维无符号8位的图像数据，输出是无符号20位卷结果和二维串行移位无符号8位的图像数据。其内部结构采用流水线并行技术，主要的功能单元有寄存器组、快速乘法器、加法器和控制电路，如图2所示。电路中设置的两组寄存器A和B由9个8位的移位寄存器构成，可存放9个图像象素数据。9个快速乘法器可保证在每一个时钟内同时进行9对图像数据相乘。其工作原理为：向A寄存器输入9个实时图象素数据后，再向B寄存器输入入九个基准图像素数据，当9对象素值输入完后，经过一定时间延迟，即可得到卷积结果。此后，如A寄存器的数据不变，B寄存器继续输入数据，则每输入一个数据，即可获得一个9个图像象素数据卷积结果。如果将多个LS9501卷积器级连起来，可实现更多对象素数据的卷积运算。例如，将4个LS9501级连，可实现36对象素数据的卷积，但要将4个卷积器的结果加起来，才能得到最后的结果。为此，西安微电子技术研究所研制了级连加法器LS9502,它的功能是在60ns内将4LS9501的输出结果求和。

　　3 图像匹配计算机结构

　　将4个卷积器LS8501和级连加法器LS9501组合起来作为TMS320C30数字信号处理器的快速协处理器部件，可组成一种高速的单DSP+多ASIC系统结构的嵌入式计算机，如图3所示。其工作过程为：首先TMS320C30按一定次序把36个实时图象素数据从实时图存储器中取出并输入LS9501的A寄存器中，然后，从基准图存储中将基准图像素数据输入B寄存器。输入36个基准图像素数据后，经过一定时间延迟，即可读出第一个36对图像象素数据卷积结果。此后即建立起流水，每输入一个基准图数据可得到相应36对图像象素数据卷积结果，直至对整个基准图匹配计算完。当实时图比较大时，可把实时图分成若干子图，然后对每一个子图分别进行卷积运算，最后再把它们的结果加在一起。这样，工作量最大的匹配计算任务由LS8501完成，TMS320C30将各个图匹配结果进行累加，求最大互相关值，并对卷器控制输入8位灰度图像数据。

　　4 图像匹配结果与讨论

　　在上述图像匹配计算机中，采用美国TI公司的TMS320C30（33M）DSP芯片主为处理器，4片关并行的LS9501和级连加法器LS9502组成图像匹配协处理器，外部图像存储器读写为零等待状态。根据组成的计算机系统结构，把36x36的实时图分成36个4x9的子图，然后计算每一子图与相应基准图子图卷积，最后把各个子图卷积结果累加在一起。通过编写TMS320C30汇编程序，对不同大小实时图和基准图进行搜索（即匹配所有（M-N+1）2个子图）最大互相差匹配运算，运算结果匹配位置正确。匹配运算时间如表2所示（对基准图像素数据预处理，不计运算时间）。

　　表2 实时图和基准图匹配运算时间

图像大小		运算时间/ms
实时较	基准图	由单DSP执行	由DSP+ABIC执行
36×36	128×128	3081	623
36×36	150×150	4645	946

　　从表2可看出，采用专用集成电路LS9501可大大加快图像匹配运算速度，而且编程比较简单，实现容易，实测结果令人满意的。

　　本研究为国家"九五"预研项目"高速数字信号处理机技术"的一部分，已通过国家验收，并已应用于高速图像相关计算机中。这一研究的成功使我们看到了打破西方禁售策略的一种简单可行的方法。在实验中我们发现LS9501具有非常大的提高其实时性的潜力，现分析如下：

　　在实验中发现，LS9501内部图像数据移位寄存器时钟和3级加法器寄存器时钟不为同一时钟，这使得卷积模块的并行效率大为降低。如果将其改进为同一时钟，那笃在图3所示单机系统结构中，对（36x36）实时图与（128x128）或（150x150）基准图图像匹配时间将分别为394ms和592ms,图像匹配速度提高约1倍（软件模拟）。另外在实验的单机系统结构中，卷积模块完全靠TMS320C30控制，其时钟输入依赖TMS320C30读写信号，而且TMS329C30对外部存储器连续时读写信号不变化[1],必须加NOP指令以使读写信号变化。这样LS9501的性能没有得到完全发挥，而且TMS320C30也不能处理其它任务，二者依赖性太大，相互制约，并行度和实时性难以得到提高。卷积模块发展为智能卷积处理器，那么硬件结构右发展为主从式双机计算机系统结构：主机为DSP,从机为卷积处理器。这种系统结构可使DSP与卷积器的依赖 性降到最低，提高任务级并行性，也可最大限挥LS9501的性能，从而提高图像匹配的速度。在不增加单芯片实现的卷积规模条件下，开发更高速度的LS9501,同样可提高图像匹配的速度。不容质疑，提高单芯片实现的卷积规模必将较大地提高图像匹配的速度。

　　由实验结构及以上分析可以预见，图像匹配最大互相关的专用ASIC实现方法是一个简单可行的方法，并具有很好的发展前景，完全可以开发体积小、成本低、速度与TI公司C6000系列高性能DSP的速度相比美的卷积处理器。