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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/576| Arquitectura sistólica para el filtrado espacial de imágenes en múltiples orientaciones | |
| SAYDE ALCANTARA SANTIAGO | |
| CESAR TORRES HUITZIL | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Systolic arrays Filters Biology computing | |
| The construction of artificial vision systems is a complex process that implies different
processing stages for the extraction of useful information from the image from a
scene. Moreover, designing and implementing vision systems is not a easy task due to the
inherent complexity and the limitations of technology in conventional processing systems
to fulfill the requirements of the computational load. There is not unified procedure in the
design and construction of vision systems, and in this sense, the neuromorphic systems
are an alternative in the construction of a system whose architecture is based on neuronal
system of Primary Visual Cortex. In order to count on bio-inspired devices, it is necessary
to know and to construct the stages found in natural perception. One of the fundamental
stages in the process of natural perception is the Orientation Selectivity of visual stimuli
that is carried out the Primary Visual Cortex of mammals [1]. This stage involves massive
processing by several cells of the visual stimulus, or processing element structure,
and it is carried out in short time, in the order of milliseconds. Therefore, conventional
computational systems of processing are not suitable to be used by its sequential nature,
since this type of processing presents a massive and parallel of access of data (accesses to
memory), and repetitive processing.
In the present work an architecture based on a 3D systolic array for detecting of edges
in multiple directions, that it imitates, approximately, the orientation selectivity of the
primary visual cortex cells. The selectivity of the cells is implemented through a simplified
model of Gabor-2D filters, and the architecture organization reflects the functionality of
a very small portion of primary visual cortex. The form in which the filter operates is by
the use the convolution of 7x7 window masks. The Gabor-2D filter enhances the edges of
the image found in a specific orientation, with orientations: 0, 45o, 90o, 135o,180, 225o , 270o, 315o. The architecture is designed as a parallel processing computer implemented,
on an FPGA, under restrictions of real time operation. The proposed architecture operates
on gray scale images of 512x512 size, and was synthesized in a XCV3200E-6 VirtexE
FPGA, it reaches to process 66.4 images per second, and occupy 97% of the resources
available, obtaining eight output images.
This work provides an alternative in the design on computacional vision processors,
and it does not l La construcción de sistemas de visión computacional artificial es un proceso complejo que implica diferentes etapas de procesamiento para la extracción de información útil a partir de las imágenes. Más aún, el diseñar e implementar sistemas de visión computacional no es una tarea fácil debido a la complejidad inherente y las limitaciones de tecnología de sistemas de procesamiento convencional para satisfacer la demanda computacional. No existe procedimiento unificado en la construcción de sistemas de visión, y en este sentido, los sistemas neuromórficos son una alternativa en la construcción de sistemas cuyos principios de procesamiento estén basados en los mecanismos de procesamiento neuronal de la corteza visual primaria. Para contar con dispositivos bio-inspirados, es necesario conocer y construir las etapas que comprende la percepción natural. Una de las etapas fundamentales en el proceso de percepción natural es la selectividad a la orientación de estímulos visuales que se realiza en la corteza visual primaria de los mamíferos [1]. Esta etapa involucra el procesamiento masivo por varias neuronas del estímulo visual, o elementos de procesamiento, y se realiza en un tiempo relativamente corto, en el orden de milisegundos. Por lo anterior, los sistemas de procesamiento convencionales no son convenientes para ser utilizados por su naturaleza secuencial, dado que este tipo de procesamiento presentan un acceso masivo y paralelo de datos (accesos a memoria), y procesos repetitivos. En el presente trabajo se propone una arquitectura basada en un arreglo sistólico 3-D para la detección de bordes en múltiples orientaciones que imita, de forma aproximada, la selectividad a la orientación de las neuronas de la corteza visual primaria. La selectividad de las neuronas es implementada a través de un modelo simplificado mediante un filtrado Gabor-2D, y la organización de la arquitectura refleja la funcionalidad de una muy pequeña porción de la corteza visual primaria. La forma en que opera el filtro es por medio de la utilización de máscaras de convolución 7x7. El filtro Gabor-2D resalta los bordes de la imagen hallados en una orientación específica, teniendo como orientaciones a considerar: 0 o , 45 o, 135 o, 180 o, 225 o, 270 o, 315o. La arquitectura es diseñada bajo esquemas de procesamiento paralelo, enfocado a FPGA, bajo restricciones de operación en tiempo real. La arquitectura propuesta opera sobre imágenes en escala de grises de 512x512, | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2007-09 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Alcántara-Santiago S | |
| LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias Computacionales |
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