Abstract
Various researches are performed to extract significant features from continuous images. The FAST algorithm has the simple structure for arithmetic operation and it is easy to extraction the features in real time. For this reason, the FPGA based hardware accelerator is implemented and widely applied for the FAST algorithm. The hardware accelerator needs the threshold to extract the features from images. The threshold is influenced not only the number of extracted features but also the total execution time. Therefore, the way of threshold control is important to stabilize the total execution time and to extract features as much as possible. In order to control the threshold, this paper proposes the PI controller. The function and performance for the proposed PI controller are verified by using test images and the PI control logic is designed based on Xilinx Vertex IV FPGA. The proposed scheme can be implemented by adding 47 Flip Flops, 146 LUTs, and 91 Slices to the FAST hardware accelerator. This proposed approach only occupies 2.1% of Flip Flop, 4.4% of LUTs, and 4.5% of Slices and can be regarded as a small portion of hardware cost.
카메라와 같이 연속적인 영상을 제공하는 환경에서 특징 점들을 추출하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 특히, FAST (Feature from Accelerated Segment Test) 알고리즘은 연산 구조가 간단하고 실시간 특징 점 추출이 용이하여 FPGA 기반 하드웨어 가속기로 구현되어 사용되고 있다. 사용된 FAST 하드웨어 가속기는 특징 점을 추출하기 위해 임계값을 필요로 한다. 임계값은 영상에서 추출되는 특징 점의 기준이 되는 값으로, 값의 크기에 따라 추출되는 특징 점의 개수가 정해질 뿐만 아니라 전체 수행시간에도 영향을 주기 때문에, 일정한 수행시간 동안에 많은 특징 점들을 추출하기 위해서는 적절한 임계값 제어 방법이 요구된다. 본 논문에서는 임계값 제어를 위해 PI 제어기를 제안한다. 제안한 PI 제어기는 시험 영상들을 통해 기능 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반의 로직으로 구현 비용을 계산하였다. 제안한 PI 제어기는 47개의 Flip Flops, 146개의 LUTs, 그리고 91개의 Slices을 사용해, FAST 하드웨어 가속기 2.1%의 Flip Flop, 4.4%의 LUTs, 그리고 4.6%의 Slice에 해당하는 적은 비용으로 구현되었다.
