• 제목/요약/키워드: gradient magnitude calculator

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정사영 벡터의 특징 분석 및 하드웨어 자원 공유기법을 이용한 저면적 Gradient Magnitude 연산 하드웨어 구현 (Low Complexity Gradient Magnitude Calculator Hardware Architecture Using Characteristic Analysis of Projection Vector and Hardware Resource Sharing)

  • 김우석;이주성;안호명
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.414-418
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    • 2016
  • 본 논문은 저면적 gradient magnitude 연산을 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 정사영 벡터의 특징 및 하드웨어 자원 공유기법을 이용했다. 제안된 하드웨어 구조는 gradient magnitude 연산 알고리즘의 변형 없이 구현되었기 때문에 gradient magnitude 데이터 품질의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 저면적 gradient magnitude 연산 하드웨어는 Altera Quartus II v15.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 15%의 logic elements 및 38%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다.

High-Performance and Low-Complexity Image Pre-Processing Method Based on Gradient-Vector Characteristics and Hardware-Block Sharing

  • Kim, Woo Suk;Lee, Juseong;An, Ho-Myoung;Kim, Jooyeon
    • Transactions on Electrical and Electronic Materials
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    • 제18권6호
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    • pp.320-322
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    • 2017
  • In this paper, a high-performance, low-area gradient-magnitude calculator architecture is proposed, based on approximate image processing. To reduce the computational complexity of the gradient-magnitude calculation, vector properties, the symmetry axis, and common terms were applied in a hardware-resource-shared architec-ture. The proposed gradient-magnitude calculator was implemented using an Altera Cyclone IV FPGA (EP4CE115F29) and the Quartus II v.16 device software. It satisfied the output-data quality while reducing the logic elements by 23% and the embedded multipliers by 76%, compared with previous work.

저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 하드웨어 폴딩 기법 기반 그라디언트 매그니튜드 연산기 구조 (Gradient Magnitude Hardware Architecture based on Hardware Folding Design Method for Low Power Image Feature Extraction Hardware Design)

  • 김우석;이주성;안호명
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.141-146
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    • 2017
  • 본 논문에서는 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 하드웨어 폴딩 기법 기반 저면적 Gradient magnitude 연산기 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 Gradient magnitude 벡터의 특징을 분석하여 기존 알고리즘을 하드웨어를 공유하여 사용할 수 있는 알고리즘으로 변경하여 Folding 구조가 적용될 수 있도록 했다. 제안된 하드웨어 구조는 기존 알고리즘의 특징을 최대한 이용했기 때문에 데이터 품질의 열화가 거의 없이 구현될 수 있다. 제안된 하드웨어 구조는 Altera Quartus II v16.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 41%의 logic elements, 62%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다.

저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 (Image Filter Optimization Method based on common sub-expression elimination for Low Power Image Feature Extraction Hardware Design)

  • 김우석;이주성;안호명;김병철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.192-197
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    • 2017
  • 본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다.