본 논문에서는 모바일 초음파(mobile ultrasound) 영상신호의 빔포밍 알고리즘에서 요구되는 고성능 및 저전력을 만족시키는 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간 탐색 방법을 소개한다. 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색을 위해 매니코어의 각 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)당 초음파 영상신호 데이터의 수를 변화시키는 실험을 통해 실행시간, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 매니코어 프로세서 구조를 선택하였다.
본 논문에서는 이산웨이블렛 변환을 이용한 영상 압축 프로세서를 하드웨어로 구현하였다. 웨이블렛 변환을 위하여 필터뱅크 및 피라미드 알고리즘을 이용하였고 각 필터들은 FIR 필터로 구현하였다. 병렬구조로 이루어져 동일 클럭 싸이클에서 하이패스와 로패스를 동시에 수행함으로써 속도를 향상시킬 뿐 아니라 QMF 특성을 이용하여 DWT 연산에 필요한 승산기의 수를 절반으로 줄임으로써 하드웨어 크기를 줄이고 이용효율 또한 높일 수 있다. 다중 해상도 분해 시 필요한 메모리 컨트롤러를 하드웨어로 구현하여 DWT 계산이 수행되므로 이 융자는 단순한 파라메터 입력만으로 효과적인 압축율을 얻을 수 있도록 구조적으로 설계하였다. 실시간 영상압축 프로세서의 성능 예측을 위하여 MATLAB을 통하여 시뮬레이션 하였고, VHDL을 이용하여 각 모듈들을 설계하였다. 설계한 영상압축기는 Leonaro-Spectrum에서 합성하였고, ALTERA FLEX10KE(EPF10K100 EFC256) FPGA에 이식하여 하드웨어적으로 동작을 검증하였다. 설계된 부호화기는 512×512 Woman 영상에 대하여 33㏈의 PSNR값을 갖는다. 그리고 설계된 프로세서를 FPGA 구현 시 35㎒에서 정상적으로 동작한다.
다양한 분야에 서비스 로봇이 적용됨에 따라 각 임무에 적합한 영상처리 알고리즘을 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 영상처리 프로세서에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 로봇에 적용 가능한 영상처리 프로세서 설계방법을 소개한다. 제안한 프로세서는 CPU, GPU, FPGA가 융합된 형태로 AGX 보드, FPGA 보드, LiDAR-Vision 보드, Backplane 보드로 구성된다. 제안한 방법은 시뮬레이션 실험을 통해 검증한다.
본 논문에서는 멀티프로세서 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발방법에 대해 소개한다. 영상획득 방식의 발전과 더불어 고해상도 영상의 획득이 가능해지고 영상이 컬러화가 되면서 많은 영상처리 응용분야에서 알고리즘 고속화를 필요로 하고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해서는 최근에 출시되고 있는 멀티프로세서를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 최우선이다. 본 논문에서는 OpenMP, MIL(Matrox Image Library), OpenCV, IPP(Integrated Performance Primitives), SSE (Streaming SIMD (Single Instruction Multiple Data) Extensions)등 병렬처리와 고속 영상처리 라이브러리를 이용한 알고리즘 개발방법에 대해 소개하고, 각 개발방법에 따른 알고리즘 성능을 분석 및 평가하였다. 실험결과로부터 SSE와 IPP, MIL(Thread)을 이용하여 Mean, Dilation, Erosion, Open, Closing, Sobel등 알고리즘을 구현하여 $4057{\times}4048$크기의 영상에 적용하였을 때 $7{\sim}35msec$의 좋은 성능을 나타내어 기타 방식보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 SIMD (Single Instruction stream and Multiple Data stream)형 병렬 구조의 다중 프로세서를 이용하여 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform)를 병렬 고속화하였다. 먼저 NTGST의 화소 및 영상 영역간의 계산 독립성을 이용하여 영상을 분할하여 P개의 프로세서에 할당하고, 이들 각각을 N개의 데이터를 한번에 처리하는 SIMD 구조로 병렬화하여 NP에 비례하는 속도 향상을 얻었다. 실험에서 MMX 기술의 펜티엄 Ⅲ 프로세서를 2개 사용하여 제안한 알고리즘이 기존의 NTGST 보다 8배 가까이 고속으로 처리됨을 확인하였다.
VLSI기술의 독특한 특징들은 이에 맞는 VLSI 지향적 아키텍쳐를 요구하게 된다. 이러한 아키텍쳐들은 영상신호 처리에 있어 중요한 실시간 처리를 위한 병렬처리 및 pipeline처리에도 잘 조화되어 고속영상신호 처리를 위한 시스템에서 VLSI기술이 필수적으로 사용 되어야 함을 알 수 있다. 현재 고속 영상신호 처리를 위한 VLSI 구조로 화면의 병렬성에 근거를 둔 CLA(Cellular Logic Array) 및 이의 단점을 보완한 피라밋 구조가 활말히 연구되고 있으나 거대한 양의 하드웨어 및 주변 시스템의 요구로 그 규모가 방대하여 지는 흠이 있다. 이에 반하여 화소 Kernel의 병렬성에 근거를 두는 pixel-kernel 프로세서는 영상신호 데이타의 공간의존성의 기본 단위인 Kernel을 병렬처리하고 그 거대성 및 균일성은 Pipeline 처리를 함으로써 비교적 작은 하드웨어로 높은 성능을 얻을수 있다. 또한 기존 영상 Sensor 로부터의 데이타 흐름을 중단 시키지 않고 처리할 수 있으며 기본 프로세서의 다양한 조합 방법에 의해 시스템 구조상의 유연성을 갖는다. 따라서 로보트 등의 실제적인 응용분야에서 후자의 구조가 효율적으로 사용될 것으로 전망된다. 앞으로 효과적인 pixel-Kernel 프로세서의 개발을 위해 PKF 계산구조의 연구와 함께 효과적인 Kernel 병렬성을 실현할 수 있는 VLSI 지향적 구조의 개발이 요구된다.
본 논문에서는 이진영상처리를 위한 다기능 프로세서를 구현하였다. 프로세서는 주소 발생부, 윈도우 파이프 라인, 룩-업 테이블, 제어부, 2개의 메모리부로 구성하였다. 본 프로세서는 기존의 SAP(Serial Array Processor)설계 기법과 비교하여 구조가 단순하며 처리속도가 향상되었다. 또한 간단한 소프트웨어 선택에 의해서 영상크기를 선정하며 윤곽검출, 특징점 추출, 세선화, 평활화등의 기능을 선택적 또는 순차적으로 수행 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 촬영과 동시에 유통되는 생방송 영상의 실시간 지적재산권 보호를 위한 Convolutional Neural Network를 기반으로 하는 워터마킹 프로세서의 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 프로세서는 전처리 네트워크와 삽입 네트워크를 최적화하여 ASIC 칩으로 제작한다. 이는 영상을 입력으로 하는 딥 러닝 분야에서 많이 사용되는 CNN을 기반으로 하기 때문에 일반적인 딥 러닝 가속기 설계로 간주된다.
본 논문은 재료비의 절감을 위하여 저성능의 프로세서를 사용할 수 있도록 영상출력에 할당되는 프로세서 코어성능을 최대한 줄이고자 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 저성능의 프로세서가 탑재된 전자앨범 기능의 모듈에 고해상도 영상출력 기능을 지원하기 위한 영상출력 시스템을 구현한다. 본 시스템은 영상데이터 처리부로부터의 15프레임의 HD 영상입력을 TV 시스템에서 사용 가능한 60프레임의 HD영상으로 출력하는 기능을 수행한다. 이 결과, 제안된 시스템은 프로세서 성능을 저프레임 영상출력에 해당하는 정도로 줄여줄 수 있으므로 이는 시스템의 비용 절감 및 다양한 부가기능 추가로 연결 되어진다. 결론적으로, 영상출력 시스템을 이용한 전자앨범 기능의 모듈 시스템을 개발하여 본 방식의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 저가형 CSTN-LCD(Color Super-Twisted Nematic Liquid Crystal Display)에 사용하는 동영상 프로세서를 제안한다. 제안된 프로세서는 SFP(SubFrame Pattern) 기법을 적용하여 계조 확장을 할 뿐 아니라 플리커(flicker)현상을 제거하였고 BFI(Black Field Insertion) 기법을 적용하여 액정의 응답시간을 보상하였다. 그리고 화질 향상을 위한 에지 강조 기법과 보간기법을 적용하였다. 하드웨어 구조는 FPGA 프로토타입 보드를 사용하여 검증하였다. 제안된 동영상 프로세서는 PDA(Personal Digital Assistants), 모바일 폰과 PMP(Portable Multimedia Player) 등에 사용되어 질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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