Efficient realtime image scaling and warping in hardware
Donanım üzerinde etkili gerçek zamanlı görüntü ölçekleme ve bükme
- Tez No: 472617
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEZER GÖREN UĞURDAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 47
Özet
Birçok görüntü/video işleme uygulamasında boyut küçültme ve bükme bulunur. Bu tez, alan etkili bir boyut küçültücü donanım mimarisi ve donanıma bükme algoritması uygulaması sunacak. Sunulan algoritmanın adı“ODD (Output Domain Dowscaler)”dır. Hem bükme hem de ODD çift doğrusal ara değerleme yöntemi uygulamasına dayanarak gösterilmiştir. Aynı ara değerleme metodunun farklı şekillerde gerçeklenmesi boyut küçültme ve bükme üniteleri arasındaki farkı oluşturur. Warping ve downscaler ünitelerinin hafızadan okuma ve yazma mantıkları benzer ve genel bir FIFO ile sağlanımştır. Bükme ünitesi gerçeklenirken FIFO boyutu hesaplayıcı ve planlama oluşturucu araçlar kullanılmıştır. ODD, aynı zamanda ayrıt sezimi ve keskinleştirilmiş uzamsal süzgeç ile birleştirilmiştir. Bu tez, ODD ı aynı birleşme yöntemlerinin direk uygulayan ve adına“Input Domain Downscaler”dediğim, yöntem ile karşılaştıracak. İnput domain downscaler, orijinal video karesinin yeni bir pikseli her alındığında küçültülmüş video karesinin yeni bir pikselini çıkarmaya çalışır. Bununla birlikte, arada sırada, üretecek küçültülmüş piksel olmaz. İnput domain downscaler, ayrıca, bazen girdi piksellerinin bir satırının tamamını atlar. Öte yandan, ODD, küçüktülmüş pikselleri bulma işini bütün frame e yayar. Bunun bir sonucu olarak, ODD daha çok kaynak paylaşımı yapabilir, örneğin; aynı işi daha az aritmetik birim ile yapar, böylece İnput domain downscaler dan daha iyi alan etkili bir çözüm sunar. Bu tez, ODD mimarisini, genel özellik kaybı olmaksızın 1 ile 2 arasında bir oran ile uygulayacak. Bunun nedeni çift doğrusal ara değerlemenin daha büyük boyut küçültme oranları elde etmek için birçok kez 1 ve 2 arasında küçültme oranı uygulamak en iyi yöntemdir.
Özet (Çeviri)
Downscaling and warping are found in many image/video processing applications. This thesis offers an area-efficient downscaler hardware architecture and an implementation of a warping algorithm on hardware. The proposed downscaler is called“ODD (Output Domain Downscaler)”. Both warping and output domain downscaler are demonstrated based on the implementation of bilinear interpolation method. Same interpolation method used in a different setting caused the difference between downscaler and warping implementations. Memory read and write methods of both warping and downscaler are also implemented with a single general FIFO. FIFO size calculation tool and a scheduler tool was used when implementing warping unit. Output domain downscaler is also combined with edge detection and sharpening spatial filter. This thesis compares output domain downscaler to a straight-forward implementation of the same combination of methods, which is called“Input Domain Downscaler”. Input domain downscaler tries to output a new pixel of the downscaled video frame every time a new pixel of the original video frame is received. However, every once in a while, there is no downscaled pixel to produce. Input domain downscaler sometimes also skips a complete row of input pixels. Output domain downscaler, on the other hand, spreads out the job of producing downscaled pixels almost uniformly over a frame. As a result of that, output domain downscaler is able to do more resource sharing, i.e., can do the same job with fewer arithmetic units, thus offers a more area-efficient solution than input domain downscaler. In this thesis, output domain downscaler architecture is implemented with a downscale ratio between 1 and 2 with no loss of generality. That is because it is best to achieve larger downscale ratios of bilinear interpolation by applying a downscale ratio between 1 and 2 multiple times.
Benzer Tezler
- Grafik işlemci birimi üzerinde genel amaçlı hesaplama yöntemi ile görüntülerin gerçek zamanlı ortorektifikasyonu
Real time orthorectification of images by general purpose computation on graphical processing units method
HAKAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SITKI KÜLÜR
- Derin obje sezicilerle tümleştirilmiş bayesçi filtreleme ile videoda obje izleme
Integration of bayesian filtering and deep object detection for video object tracking
FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Vision-based detection and recognition of maritime objects for autonomous surface navigation
Otonom deniz seyrüseferi için görüntü tabanlı engel tespiti ve gemi sınıflandırma
SEVDA SAYAN YONCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Beyin MR görüntülerinin iğnecikli sinir ağları tekniği ile analizi
Analysis of brain MRI images through spiking neural network technique
SALİM KILIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN ATMACA
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTUĞRUL ADIGÜZEL
- Robot hücresi içerisinde yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı parça besleme kontrolü
Artifical intelligence and image processing-based part feeding control in a robot cell
ENESALP ÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR