In this paper, low-power design and implementation techniques for DWT(Discrete Wavelet Transform) of the JPEG2000 compression are proposed. In DWT block of the JPEG2000, linear phase 9 tap and 7 tap filters are used. For low-power implementation of those filters, processor technique for DA(Distributed Arithmetic) filter and minimization technique for number of addition in CSD(Canonic Signed Digit) filter are utilized. Proposed filter structure consists of 3 blocks. In the first CSD coefficient block, every possible 4 bit CSD coefficients are calculated and stored. In second processor block, multiplication is done by MUX and addition processor in terms of the binary values of filter coefficient. Finally, in third block, multiplied values are output and stored in flip-flop train. For comparison of the implementation area and power dissipation, proposed and conventional structures are implemented by using Verilog-HDL coding. In simulation, it is shown that 53.1% of the implementation area can be reduced comparison with those of the conventional structure.
H.264/AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 표준화 단체에서 개발한 차세대 국제 영상압축 표준규격으로 이는 H.261, H.263, MPEG-4 등에 비해 더 좋은 압축 효율을 제공한다. 그러나 전체 인트라 모드에 대해 검색이 수행되므로 연산복잡성이 더욱 증가하는 문제와 하드웨어 자원의 낭비가 발생한다. 따라서 본 논문은 두 개의 프로세서 유닛 기반의 병렬 파이프라인 구조로 표준 모델에 비해 연산 복잡 도를 67% 감소시켰고, 부호화 순서를 병렬 파이프라인 구조에 적합하도록 변화시켜 기존 병렬구조에 비해 하드웨어 자원 낭비를 3% 감소시켰다.
본 논문은 CIS를 이용한 문서의 전자문서화 또는 OMR, OCR 인식에 적합한 고속 스캐너스케닝시스템 설계 및 구현에 관한 연구이며 설계기법은 CIS스케닝 센서를 고정한 상태에서 스텝모터를 이용한 기구적 조사방식을 적용하였다. 최적화 시스템을 구현하기 위해 전용의 영상처리프로세서를 사용하였다. 센서를 통해 피딩 스텝단위의 라인 당 입력된 데이터는 시스템 메모리에 저장되고 스케닝 종료위치에 이르면 페이지 당 보관된 메모리의 데이터는 USB 인터페이스 방식을 이용하여 PC로 전송하도록 설계하였다. 구현된 시스템은 소형이며 최대 A4 사이즈의 이미지 스케닝이 가능하고 이미지 스케닝 시스템 처리속도는 초당 300mm를 유지한다. 인식률은 OCR과 바 코드에서 98%이다.
본 논문은 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 실시간으로 객체를 분할하는 방법을 소개한다. 최근에 감시 시스템, 오브젝트 추적, 모션 분석 등의 많은 응용 프로그램들은 실시간 처리가 요구된다. 이러한 단계의 선행부분인 객체 분할 기법은 기존 CPU 기반의 시스템으로는 실시간 처리에 제약이 발생한다. NVIDIA에서는 Parallel Processing for General Computation 을 위해 그래픽 하드웨어 제약을 개선한 CUDA platform을 제공하고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 단계에 대표적인 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling) 알고리즘과 Classification 기법으로 사용되는 CCL (Connected Component Labeling) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 2.4GHz를 갖는 Core2 Quad 프로세서와 비교하여 평가하였고 그 결과 3~4배 이상의 성능향상을 확인할 수 있었다.
본 논문은 특정목적의 수행을 위해 설계될 임베디드 플랫폼의 효율적인 선택에 관하여 다룬다. 특히, 영상 및 음향 신호 처리를 통해 실시간 상황인지를 목적으로 하는 차량 시스템을 예로 들어 설명한다. 실험을 위하여 검증된 성능평가 프로그램들 중에서 응용목적에 맞는 프로그램을 선택한 후 시뮬레이터를 사용하여 ARM7, ARM9, ARM10 프로세서 코어를 기준으로 코드 및 데이터 메모리 크기, 명령어 수, 실행 사이클을 측정하였다. 이 연구에서 제안된 방법으로 특정목적을 수행하기 위한 하드웨어 최소사양이 측정 가능하였으며, 이 결과는 설계 및 구현에 많은 시간이 소요되는 임베디드 시스템의 설계단계에서 시스템의 목적 수행에 필요한 플랫폼 사양을 도출하여 효율적인 플랫폼선택의 기준을 제시하는 것이 가능함을 보였다.
다중뷰 스테레오 정합 알고리즘은 시점이 다른 복수의 2차원 영상으로부터 3차원 형상을 복원하기 위해 사용된다. 기존의 다중뷰 스테레오 정합 알고리즘은 단계별로 많은 계산량을 포함하는 복잡한 구조 때문에 고성능 하드웨어에서만 주로 구현되어왔다. 그러나 최근에 모바일 그래픽 프로세서가 발전하면서 충분한 부동소수점 계산 성능이 확보됨에 따라 기존의 PC 환경에서만 수행되었던 복잡한 컴퓨터 비전 알고리즘들이 모바일 GPU에서 구현되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 보드의 모바일 GPU에서의 병렬처리를 기반으로 다중뷰 스테레오 알고리즘의 병렬처리를 구현하고 자원이 제한적인 하드웨어에서의 성능 최적화 기법을 제안한다.
FPGA를 이용해서 다양한 멀티미디어 데이터 처리가 가능한 교육장비를 소개한다. 이 장비를 이용해서 영상인식 기반의 하드웨어 설계의 한 사례를 소개하고 그 설계를 기반으로 "FPGA를 이용한 디지털시스템 설계" 교과목의 교육 가능한 사례를 소개한다. 학생들에 의해서 새롭게 설계한 하드웨어를 본 FPGA를 이용해서 하드웨어 장비에 적용시키는 능력을 배양할 수 있고, 또한 개념 설계, 부분설계, 상세설계를 통해서 FPGA 기반 하드웨어의 창의적 종합설계 능력을 키울 수 있다. 그리고 오디오 코덱을 제어하는 부분은 FPGA내에 있는 소프트 마이크로프로세서인 NIOS II를 이용해서 한 칩에 디지털 하드웨어와 마이크로컨트롤러를 결합한 SOC 설계 능력을 키울 수 있다. 또한, 무선통신, Labivew와 FPGA 설계 능력을 결합하는 적용능력도 키울 수 있다.
본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.
화재로 인해 많은 물적 인적 피해가 발생한다. 본 연구에서는 영상처리기법과 고속의 DSP 프로세서 기술 그리고 IT 기술을 활용하여 발화 초기에 화재를 인식하고 경보를 발생하여 화재에 조기 대응하는 화재 검출 알고리즘을 실장한 지능형 화재검출 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 시스템의 화재 검출 알고리즘은 화염검출과 연기검출 알고리즘으로 구성되어진다. 화염 또는 연기만 발생하는 경우에는, 각각의 경보를 관리용 컴퓨터에 전송한다. 화염과 연기가 동시에 발생하면 화재경보를 발생하도록 하였다. 다양한 환경에서의 실제 실험을 통해 오작동 없이 잘 동작하는 것을 확인할 수 있었다.
기존에 PC 환경에서는 많은 입술 영역 검출 방법들이 제안되었는데, 자원이 제한되어있는 모바일 장치에서는 이런 방법들을 그대로 적용하면 실시간 동작이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 모바일 장치에서 립리딩을 위한 실시간 입술 영역 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 적응적 얼굴 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한 다음에 눈 검출을 하고 눈과 입술의 기하학적 관계를 이용하여 입술 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘을 Intel PXA 270 임베디드 프로세서와 386MB 메모리를 가진 스마트 폰에 구현하여 실험한 결과 9.5 프레임/초의 속도로 동작하였고 574장의 영상에 대하여 검출 실험한 결과 98.8%의 검출 성공률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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