憶阻圖像處理器結構設計分析

張樂平

（懷寧縣委黨校組織教學科，安徽安慶246121）

憶阻圖像處理器結構設計分析

張樂平

（懷寧縣委黨校組織教學科，安徽安慶246121）

針對目前圖像處理器處理效率低的問題，提出了憶阻器圖像處理器結構，并對其進行了詳細的分析.首先，分析了目前的圖像處理算法，在此基礎之上總結出了適合于憶阻器的圖像基本操作；其次介紹了憶阻器的模型，在此基礎之上提出了憶阻器圖像處理器的Bank結構，并對其進行了詳細分析；最后分析了憶阻器圖像處理器的讀寫操作.

憶阻器；圖像處理；結構；設計分析

0 引言

圖像信息是人類獲取外界信息的重要手段，對于社會生產和人們的日常生活有著重要的作用.在人工智能、機器人等技術快速發(fā)展的背景下，圖像處理技術日益重要，并且已廣泛地應用在工礦生產、軍事醫(yī)療等領域，而且取得了不錯的社會經濟效益[1].圖像處理是訪存密集的應用，隨著應用領域對圖像處理技術與處理性能的要求不斷提高，目前的圖像處理器不能很好地滿足要求，主要問題是存儲延遲造成圖像處理效率低，這個問題的主要原因是存儲速度提高緩慢[2].為了解決這個問題，發(fā)展了多核處理器以及加入GPU等技術[3]，但是仍然不能從根本上解決問題.

近年來憶阻器的研究逐漸火熱，憶阻器原件是近年新發(fā)展起來的新型器件.憶阻器的主要特點是具有融合數據存儲和數據計算的能力，以及具有存儲密度高、非易性等特點，這些優(yōu)異特點使得憶阻器可以成為解決目前圖像處理瓶頸的新希望.

目前針對憶阻器的研究主要集中在結構方面，學術界對于其在圖像處理方面的應用涉及較少.文獻[4]主要介紹了憶阻器的交叉桿陣列的讀寫和存取，并設計了不同的圖像處理方案，實現(xiàn)了彩色圖像的存儲.文獻[5]利用混沌電路實現(xiàn)對圖像的加解密，其混度電路是基于憶阻器來設計的.文獻[6]實現(xiàn)了在保持圖像平滑的同時也保持住了圖像的邊緣信息，其利用的是憶阻器可以記憶流經其電荷的特性.筆者根據目前的研究現(xiàn)狀，提出了以圖像處理運算與存儲融合結構為設計思想的憶阻器圖像處理結構，并進行了較為詳細的分析.

1 圖像處理基本操作及性能分析

圖像處理是利用算法對圖像實現(xiàn)特定的操作，圖像處理的算法眾多，但是對于圖像的基本操作是一致的，本節(jié)將重點分析目前圖像處理的基本操作及其性能，在此基礎之上，總結出適合憶阻器圖像處理器的算法.

1.1 圖像處理的算法分析

直接對像素進行處理的算法稱之為空間域圖像處理算法；將像素變換到頻率域處理，然后再將頻率域的處理結果變換到空間域的算法稱之為頻率域圖像處理算法.頻率域算法是以傅里葉變換為基礎，需要大量的數學計算，涉及到許多復雜繁瑣的公式，故與空間域圖像處理算法相比，不太適合憶阻器圖像處理器的實現(xiàn).

空間域圖像處理算法的實質是將所要處理的圖像看作是一個集合，而集合的元素就是圖像的像素，算法針對集合中的元素或者元素塊進行運算處理，其主要包括目標級處理、像素級處理以及特征級處理[7].因為像素級處理中，原圖像中的像素可以直接生成目標圖像的像素，因此方便進行全局運算、局部運算以及點運算，因此計算過程較之目標級處理以及特征級處理更為簡單，適合憶阻器圖像處理器的實現(xiàn).

1.2 圖像處理的基本操作分析

圖像處理的基本操作包括圖像壓縮、圖像分割、特征檢測、圖像增強以及圖像復原等.圖像壓縮主要降低圖像表示時的數據量，在實際處理操作過程中設計到編碼過程以及概率計算，較為繁瑣復雜，不適合憶阻器圖像處理器實現(xiàn).圖像分割的相關算法都是利用圖像亮度值的相似性以及不連續(xù)性，利用圖像的不連續(xù)性可以用比較操作將圖像分割，而比較操作可以用憶阻器來實現(xiàn).特征檢測主要有邊緣檢測、點檢測以及線檢測，這些檢測主要用到的操作有：模板操作、減法操作以及邏輯操作，而這些操作都是可以利用憶阻器來加以實現(xiàn)的.圖像增強算法包括直方圖處理、銳化和平滑濾波、灰度變換以及算術邏輯操作增強等，其中直方圖處理涉及到的算法較為復雜，不適宜用憶阻器加以實現(xiàn)，其余都可以利用憶阻器來實現(xiàn).圖像復原主要是利用退化現(xiàn)象中的已知知識來復原退化的圖像，主要包括噪聲、失真以及模糊等，涉及到的算法比較復雜，憶阻器大多難以實現(xiàn)，只能實現(xiàn)例如隨機噪聲等簡單的圖像復原算法.憶阻器圖像處理器可以實現(xiàn)的操作有：圖像分割、特征檢測、圖像增強以及部分圖像復原操作.

1.3 圖像處理基本操作復雜度

圖像處理算法主要由4種基本圖像操作組成：邏輯操作、邊緣檢測、閥值分割以及模板操作.這4種基本操作的性能可以由空間和時間復雜度兩個維度去衡量，4種基本操作的性能見表1.

表14 種基本操作的時間復雜度和空間復雜度

表1中，M，N代表圖像的大小，M，N均為正整數；P代表像素寬度，單位為bit；TA，TK，TL，TD分別代表進行一次加法運算、邏輯運算、乘法運算以及除法運算所用的時間.

2 憶阻器的模型結構

憶阻器現(xiàn)在并沒有大規(guī)模應用，尚處于實驗室研究階段，在世界范圍內僅有少數實驗室具有制備憶阻器的能力，目前其他實驗室研究的重點在于模型和激勵研究.圖1是惠普（HP）實驗室抽象出的憶阻器的結構示意圖.

圖中，D代表憶阻器薄膜的厚度，ω代表憶阻器摻雜區(qū)域的長度，電極的電阻太小可以不計，故憶阻器的電阻等于由摻雜區(qū)和非摻雜區(qū)引入的電阻之和.當ω=D時，可以設憶阻器的電阻為RON，當ω=0時憶阻器的阻值為ROFF，然后根據圖1所示的憶阻器結構模型可以計算出憶阻器的阻值，如公式（1）所示：

其中，M（q）表示憶阻器的阻值，μV表示離子平均漂移速度.HP實驗室構建了憶阻器線性漂流模型，但是實際分界面的漂移過程是非線性的，尤其是在邊界處其非線性特性尤為明顯.

3 憶阻器圖像處理器數據存儲研究

圖像處理過程中的數據存儲具有類型統(tǒng)一以及結構規(guī)整的特點，而且像素級圖像處理算法具有簡單同質的優(yōu)點，可以利用Home自治結構[8].Home自治是一種不會被外界干擾的實現(xiàn)預定服務和操作以及自我管理的數據處理機制，其是通過數據存儲位置加以實現(xiàn)的.筆者基于Home自治思想提出憶阻器圖像存儲與處理的融合結構，即Bank結構.

圖1 憶阻器漂移模型結構示意圖

3.1 Bank總體結構

圖2展示了提出的Bank總體框圖，其是一個融合運算能力的存儲結構.如圖所示，該系統(tǒng)具有多個功能模塊，主要包括：讀寫脈沖生成器、選址系統(tǒng)、驅動電路、讀寫系統(tǒng)、互聯(lián)電路以及接地電阻等多個部分構成，下面將詳細介紹.

圖像基本操作控制模塊：利用憶阻器進行圖形處理，主要進行4種圖像基本操作.所以該控制模塊包含了4個子模塊來完成4種基本操作，4種基本模塊均可以發(fā)生相應的激勵脈沖序列來觸發(fā)相應的操作.此模塊設計成可擴展模塊，以便憶阻器運算能力提高后，可以設置更多的基本操作.

激勵脈沖生成器：此模塊是受圖像基本操作模塊控制，在接到后者的控制信號以后，生成基本操作激勵脈沖序列，此脈沖序列施加在交叉桿陣列上，繼而完成相應的圖像基本操作.

圖2 Bank總體結構示意圖

邏輯運算區(qū)：此功能模塊主要負責保存中間運算結果以及輔助完成邏輯運算，其工作機制是基于憶阻器交叉陣列，邏輯運算區(qū)是存儲器的一個部分.

讀寫脈沖生成器：該功能模塊主要控制交叉陣列讀寫，然后生成特定脈沖電壓.

圖像數據區(qū)：此功能區(qū)是用來存儲數據，其由交叉桿陣列構成，存儲位由憶阻器構成.

選址系統(tǒng)：此系統(tǒng)主要由列地址和行地址譯碼器構成，由讀寫操作地址對處理器的存儲器尋址，與讀寫控制器共同完成讀寫操作.

讀寫系統(tǒng)：此系統(tǒng)主要用于讀出圖像數據，其構成主要由讀出放大電路以及讀寫驅動電路構成.

驅動電路：該部分主要是將脈沖電壓進行放大，然后作用在對應的行或者列上，其包括受控開關以及三態(tài)驅動門.

接地電阻：其是驅動電路、負載電阻以及激勵脈沖發(fā)生器配合，于交叉桿陣列中出現(xiàn)的狀態(tài)邏輯電路.互聯(lián)電路：互聯(lián)電路主要用于Bank的擴展，可以讓多個Bank互聯(lián)，形成容量更大的存儲系統(tǒng).

邏輯運算區(qū)和圖像數據區(qū)由交叉桿陣列組成，系統(tǒng)其余部分還是通常的CMOS電路.在實際設計憶阻器圖像處理器時，可以將讀寫和激勵脈沖發(fā)生器合并，可以盡可能地減少處理器的外部連線.

3.2 圖像數據存儲設計

圖像數據可以看成是一個M行N列的矩陣，矩陣元素長度取決于圖像的類型.通常情況下，黑白圖像在算法中對應的矩陣元素長度要比彩色圖像對應矩陣的元素長度小得多.目前的數據存儲器是將圖像數據以行或者列為單位進行存儲和數據交換.其缺點是不能對磁盤進行隨機尋址，而只能按照行或者列進行尋址.如果采用憶阻器的交叉桿陣列來組成數據存儲節(jié)后，那么數據可直接反映到交叉桿陣列中，進而可以隨機尋址，所以憶阻器的交叉桿陣列特別適合存儲圖像數據.

現(xiàn)在智能設備產生的圖像規(guī)模越來越大，當其超越一個Bank容量時，可以對所要處理的圖像數據進行分區(qū).目前常規(guī)的圖像數據分區(qū)方式有3種：交叉劃分、行劃分以及列劃分.圖3展示的就是圖像數據3種劃分方式以及在憶阻器處理器中的存儲情況.圖3（a）是按行劃分的示意圖，圖3（b）是按列劃分的示意圖，圖3（c）是交叉劃分的示意圖，圖3（d）是大規(guī)模圖像數據的交叉劃分以及存儲示意圖.數據的劃分方式直接決定圖像處理的通信復雜度以及通信量.當圖像數據規(guī)模龐大時，憶阻器圖像處理器中的存儲結構采用交叉劃分，即從行列兩個維度將一個大規(guī)模圖像劃分為圖像塊，然后采用圖3（c）或者（d）進行存儲.因為本設計的結構為存儲與計算相融合的結構，因此除了考慮通常的效率問題，還需注意是否便于在存儲結構中實現(xiàn)計算過程.

4 憶阻器圖像處理器數據讀寫研究

憶阻器存儲數據時，高阻態(tài)代表邏輯上的“0”，低阻態(tài)代表邏輯上的“1”.本節(jié)內容將分析憶阻器圖像處理器的讀寫操作電路，首先分析讀電壓以及寫電壓應滿足的條件.

4.1 憶阻器圖像處理器的讀電路

圖4展示的是憶阻器處理器的讀電路，如圖所示，讀電路一次可以讀取存儲結構中整行的數據.存儲結構中的每一位與對應的敏感放大器連接，后者的參考電壓為VREF，其必須滿足0＜VREF＜VR，VR即為讀電壓，讀電壓滿足0＜VR＜VCLOSE，其中VCLOSE為正向閥值電壓.在進行讀操作時，所要讀取的行接VR，而其他所有行均與VREF相連接.

所要讀取行兩端的電壓差必須滿足（VR-VREF）＜VCLOSE，在這個條件下憶阻器的狀態(tài)不會改變，根據經放大后的電流確定存儲狀態(tài)是“0”還是“1”，而其他行兩端電壓差為0，不會產生電流，故不會對讀電路的結果產生影響.

4.2 憶阻器圖像處理器的寫電路

如圖5所示為憶阻器處理器存儲結構的寫電路，其可以每次寫一位數據.寫入數據不同，所施加的電壓不同，圖5（a）為寫入數據“1”所加電壓的情況，圖5（b）為寫入數據“0”所施加電壓的情況，其中VW必須滿足

圖3 數據劃分與憶阻存儲器存儲示意圖

圖5 憶阻器圖像處理器的寫電路

公式（2）：

其中，VW為寫電壓，VCLOSE為正向閥值電壓，VOPEN為負向閥值電壓，VSET為正向激勵電壓，VCLEAR為清零電壓.

由公式（2）可知當VW不小于VCLOSE和VSET中絕對值的最大值，才可以保證VW將“1”寫入到存儲器中，與此同時-VW可以將“0”寫入到存儲器中；為了保證其他憶阻器兩端電壓狀態(tài)不會改變，VW/2必須小于改變憶阻器狀態(tài)的電壓中的絕對值最小值.向憶阻器處理器寫“1”時，目標憶阻器所在的行列電壓為+VW/2和-VW/2，處理器其他行電壓均為0，因此目標憶阻器兩端電壓差可以計算出為VW，實現(xiàn)了向憶阻器寫入“1”的操作.向憶阻器寫入“0”時，目標憶阻器兩端的電壓為-VW，實現(xiàn)了向憶阻器寫入“0”的操作，其他憶阻器兩端電壓為0或者-VW/2，憶阻器狀態(tài)不變.

5 結論

主要研究了憶阻器圖像處理器的結構，首先分析了目前圖像處理技術的發(fā)展狀態(tài)以及目前存在的存儲器讀寫效率低、常規(guī)方法無法有效解決的問題，針對目前存在的問題，提出了基于憶阻器的圖像處理結構.在分析目前圖像處理算法的基礎上，總結出了適合憶阻器圖像處理結構的4種基本操作：閥值操作、邏輯操作、邊緣檢測以及模板操作，并且從空間維度和時間維度分析了4種操作的性能，得出了圖像數據適合于在憶阻器交叉桿上存儲，并且這些基本圖像操作適合采用憶阻器邏輯運算來進行實現(xiàn)的結論.在此基礎之上，研究了憶阻器數據存儲器的結構，提出了Bank結構，然后提出了基于憶阻器的圖像處理運算與存儲融合結構設計，包括總體結構設計、圖像存儲設計和讀寫電路設計.

[1]趙小川.現(xiàn)代數字圖像處理技術提高及應用案例詳解[M].北京：北京航空航天大學出版社，2012.

[2]HENNESSYJL，PATTERSONDA.ComputerArchitecture：AQuantitativeApproach[M].SanFrancisco：MorganKaufmannPublishers Inc，2007.

[3]PARKIK，SINGHALN，LEEMH，etal.DesignandPerformanceEvaluationofImageProcessingAlgorithmsonGPUs[J].IEEETransactionsonParallel&DistributedSystems，2011，22（1）：91-104.

[4]HuXiaofang，DuanShukai，WangLidan，etal.MemristiveCrossbarArraywithApplicationsinImageProcessing[J].ScienceChinaInformationSciences，2012，55（2）：461-472.

[5]LinZhaohui，WangHongxia.EfficientImageEncryptionUsingaChaos-basedPWLMemristor[J].IETETechnicalReview，2010，27（4）：318-325.

[6]JIANGF，SHIBE.TheMemristiveGridOutperformstheResistiveGridforEdgePreservingSmoothing[C]//EuropeanConferenceonCircuitTheoryandDesign.IEEEXplore，2009：181-184.

[7]GONZALEZRC，WOODSRE.數字圖像處理[M].北京：電子工業(yè)出版社，2005.

[8]方旭東.基于憶阻器的數據存儲體系結構技術研究[D].長沙：國防科技大學，2013.

（責任編輯王穎莉）

An Analysis of Structure Design Memristor Image Processor

ZHANG Le-ping
(Department of Organization Teaching,Huaining County Party School,Anqin,Anhui 246121,China)

In order to solve the problem of low efficiency of memristor image processor,an image processor architecture of memristor is proposed.Firstly,this paper analyzes the current image processing algorithms,and summarizes the basic operation of the image which is suitable for the memristor.Then it introduces a memristor model,and presents the Bank structure of the memristor image processor.Finally,it analyzes the read-write operation of the memristor image processor.

memristor;image processing;structure;design and analysis

TP3-0

A

1673-1972（2017）03-0059-06

2017-03-09

張樂平（1974-），男，安徽安慶人，講師，主要從事計算機應用與維修研究.