基本单元向横轴和纵轴复制扩展连 接而成，这些基本单元是完全对称的，电阻值均对应相等。上述中的基本单元中的两个正电 阻的比例关系将决定一个二维高斯电路网络的滤波带宽。那么，不同滤波尺度的高斯电路 网络的差异本质上即为构成它的高斯滤波单元中电阻比例关系不同。不同滤波尺度的电路 网络按照特定方式连接构成同一个尺寸下的多尺度滤波网络，同一尺寸的不同尺度滤波网 络对应一个采样滤波层。不同尺寸的电路规模下的多尺度滤波网络互连，构成整个多采样 率高斯滤波器。
[0042] 首先从一维高斯滤波网络结构分析，如图2所示，第η个节点Xn作为中心节点，通 过正电阻Rl与相邻节点Xn-I以及Χη+1连接，通过负电阻R2与次邻近节点Χη-2以及Χη+2 连接，通过RO与输入端Un连接。电路结构中输入为Un-1，Un，Un+1等电压值，输出为节点 Xn-l，Xn，Xn+l等节点电压。R0，R1为正电阻，R2为负电阻，比例关系R2/R1为一个特定的 负数值，RO的大小控制高斯曲线的带宽，该结构为对称结构，可向两侧无限延伸。电压源给 定电压，待电路稳定之后，输出节点的电压值即为高斯滤波后的结果。
[0043] 推广到二维高斯滤波网络，为了保证二维网络中高斯滤波曲线的圆形对称，在将 一维网络朝X方向和Y方向同时扩展的同时，还考虑对角线方向。如图3所示，中心节点PO 与邻近节点（PI、P2、P3、P4、P5、P6、P7以及P8)通过正电阻Rl相连，与次邻近节点（P9、 P10、P11、P12、P13、P14、P15以及P16)通过负电阻R2相连，与输入端UO通过电阻RO相连。 [0044] 本实施例的二维高斯滤波网络的电阻结构设计有几个重要点：
[0045] 1.负电阻的设计，在设计中采用有源电阻实现。如图4所示，负电阻由两个对称 等效电阻R2a以及R2b构成，实现双端对称性。两边电路结构分别等效为一个流控电压源， 其双端等效阻值为中间电阻R2的负值。与传统负电阻的设计不同，此结构中的负电阻兼顾 了网络的对称性，设计了完全"悬空"效果，使从两个端口看都具有负阻效果。在本实施例 中，对称等效电阻R2a以及R2b为电流控制电压源（Current Controlled Voltage Source， CCVS)〇
[0046] 2.网络拓扑结构设计，如图2或图3中所示结构，在没有引入负阻的情况下，系统 函数曲线下降趋势与电阻R0, Rl大小有关，此时电路为一个简单的纯电阻电路。为了补偿 函数曲线，迫使其逼近高斯曲线，引入负阻（R2)补偿，经过严密数学推导，保证R2与Rl的 比例关系以及R2的接入关系，即可使函数曲线逼近高斯函数曲线。
[0047] 3.二维网络中对角线上的连接扩展，如图3所示结构，考虑到网络拓扑为二维无 线网格网络（Mesh)结构，兼顾函数曲线的圆形对称特点，在对角线方向做了同样扩展，这 样可以使对角线上的电压下降趋势逼近X和Y方向，提升滤波的准确性。每一个节点的电 压与其四周相邻近的几个节点电压关系非常密切，而网络边缘无法实现四周对称，因此边 缘上的节点电压曲线会有一定程度的畸形。在一维高斯滤波网络的基础上，对其参数重新 配置，充分利用RO的灵活性实现多尺度滤波功能，设计互连关系，设计多层不同规模的二 维网络互连实现高斯金字塔，每层包括多个不同带宽的滤波网络（即每个二维网络的RO值 不一样），以此完成图像特征提取中的多尺度高斯滤波任务。
[0048] 对于图3中每一个节点，其滤波结果与该二维滤波网络的每一个输入电压都有 关，以PO为中心节点，通过正电阻Rl与相邻的8个节点（Ρ1、Ρ2、Ρ3、Ρ4、Ρ5、Ρ6、Ρ7以及Ρ8) 相连，通过负阻R2与相隔一个节点的节点（Ρ9、Ρ10、Ρ11、Ρ12、Ρ13、Ρ14、Ρ15以及Ρ16)相 连，实现电压补偿，通过电阻RO与输入端UO相连，其中电阻RO大小控制滤波带宽。当电路 建立稳定之后，对应节点的输出电压即为滤波完成的结果，将这些电压读出之后，进行后续 处理，完成尚斯滤波算法。
[0049] 在现有技术中的数字滤波系统中，完成滤波任务需要使用滤波模块来扫描输入数 据，卷积计算（本质上就是乘加计算）得到的结果作为输出。处理方法非常耗时，同时，如 此多的乘加运算将会带来较大的能耗。相较于现有技术，本实施例中的基于纯电阻器件所 构建的高斯滤波网络在处理数据过程中的能耗以及耗时都大大降低。
[0050] 基于上述原理，本发明公开了一种基于硬件方式构造高斯装置的方法。本发明的 构造方法执行过程如图5的流程图所示。附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组 计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序，但是 在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0051] 在现有技术中，高斯滤波处理通常是对待处理图形进行多个不同采样率下的多个 不同带宽的高斯滤波从而获取一整套的滤波结果。因此，高斯滤波处理两个关键的参数设 定是采样率需求以及带宽需求，针对不同的图像或是图像处理要求，需要进行的高斯滤波 处理的采样率以及带宽是不同的。
[0052] 如图5所示，执行本发明的高斯滤波装置的构造方法首先要执行步骤S510,分析 处理需求步骤，根据待处理图像的处理需求确定滤波处理的采样率需求以及带宽需求。
[0053] 然后就可以执行步骤S520,确定装置结构步骤，根据采样率需求以及带宽需求确 定装置中各个高斯滤波处理单元的网络连接模式。
[0054] 在本实施例中，针对采样率需求，装置包含采样滤波层，采样滤波层用于基于特定 采样率获取待处理图像模拟信号中对应的多个像素点模拟信号并对获取到的多个像素点 模拟信号进行高斯滤波处理。在通常的高斯处理中，需要对图形进行多个采样率下的高斯 处理。因此，本实施例中的装置包含多个采样滤波层，每个采样滤波层对应一个特定的采样 率，不同的采样滤波层对应不同的采样率。
[0055] 如图1所示，滤波装置100包含采样滤波层111、112、113…。其中滤波层111的 采样率为装置100中所有滤波层的采样率中最大的。采样滤波层111、112、113…按照采 样率大小由大到小依次排列。在一般情况下，滤波装置的最大采样率与待处理图形的最大 分辨率是一致的。在本实施例中，待处理图形为256X256的图形（图形信号输入150为 256 X 256个像素点信号），那么采样滤波层111的采样率为256 X 256,采样滤波层111的采 样输入151为256X256个像素点信号。即采样滤波层111需要针对256X256个像素点的 信号进行处理。
[0056] 由于采样滤波层112所需要输出的为采样滤波层111的将采样结果，因此采样滤 波层112的采样输入152为采样滤波层111的输出151的降采样，同样。采样滤波层113 的采样输入153为采样滤波层112的输出152的降采样。
[0057] 在本实施例中，采样率需求从最高采样率开始，每个采样率级别相对于上一采样 率级别降低一半的采样率，即从256X256降到128X256。假设本实施例处于这种情况，则 那么采样滤波层112的采样率为128 X 256,采样滤波层112的采样输入152为128 X 256个 像素点信号。那么采样滤波层113的采样率为64X256,采样滤波层113的采样输入153为 64X256个像素点信号。
[0058] 如图6所示，610与620为本实施例装置中对应相邻的两个采样率级别的采样滤 波层输入端口的相互对应的一部分。图6中黑色圆点表示采样滤波层的输入信号接口，每 个黑色圆点接入一个像素点信号。610上拥有5X3个像素点信号输入信号接口，输入611、 612、613、614以及615分别代表一排三个的输入信号接口。
[0059] 层间互连需要考虑不同层之间的尺寸关系，相邻两层之间的互连关系为降采样关 系，即上一层是下一层降采样的结果。620的采样率为610的一半，上一层的每一个输入节 点和下一层的每隔一个节点对应连接。则620上的输入其实为610上输入的隔行选择输入。 即610上拥有3 X 3个像素点信号输入信号接口，输入621、622以及623、分别代表一排三个 的输入信号接口。621与611相连分别连接到相同的三个像素点信号输入信号，622与612 相连分别连接到相同的三个像素点信号输入信号，623与613相连分别连接到相同的三个 像素点信号输入信号。
[0060] 本实施例的装置采用的是针对每个采样率需求构建独立的采样滤波层。这样做的 好处是保证了数据处理的独立性。有助于稳定的处理信号，减少不同处理过程的信号干扰。 为了简化装置内部结构，在本发明的另一实施例中，装置采用了单一采样滤波层多采样率 输出的模式来实现多采样率。在另一实施例的装置中，包含一个采样滤波层以及多个采样 提取模块，采样提取模块用于从采样滤波层输出的滤波后的像素点模拟信号中筛选出特定 的像素点对应的模拟信号从而获取相应的采样率下的滤波后的图像模拟信号。
[0061] 在通常的高斯滤波处理中，对同一信号还需要进行多尺度滤波，即在多个不同的 带宽下对像素点信号进行高斯滤波处理（带宽需求）。针对带宽需求