Analog image processing using gaussian based filtering for motion detection applications
Analog görüntü işleme: Hareket algılama uygulamaları için gauss tabanlı filtreleme
- Tez No: 865021
- Danışmanlar: PROF. DR. BURCU ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu çalışma, hareket algılama konusunda yeni bir yakla¸sımı tanıtır ve bu amaçla 3 × 3 Gauss görüntü filtreleme tekniğini kullanan bir kamera sistemi kullanır. İnsan görsel sisteminden, özellikle de insan retinasından esinlenerek basit bir CMOS devre tasarımı kullanıyoruz. Gauss görüntü filtreleme ve gürültü azaltma işlemleri, Konvolüsyon ve maskeleme operasyonları ile elde edilmektedir. Zorluk, bu matematiksel işlemleri temel elektronik bileşenler kullanarak, örneğin akım aynası ve ekleyici devrelerle, donanıma çevirmekte yatar. Ayrıca, yaygın olarak kullanılan piksel devrelerini optimize ederek 2B piksel sensör dizisini geliştiriyoruz. Görüntüleme tekniğimiz, analog-dijital dönüştürme öncesinde ön işleme yaparak, kamera sistemlerindeki sonraki dijital görüntü işleme aşamalarını destekler. Bu çalışmanın amacı, yapay zeka uygulamalarında olduğu gibi uzun süreli işlem süreleri gerektiren görüntüleme mekanizmaları için basit retinomorfik teknoloji kullanarak yüksek kare güncellemesi sağlamaktır. Retinomorfik analog görüntü filtrelemesi için 8-MOSFET filtre hücre dizisini tanıtıyoruz, burada bu hücreler, piksel devre dizisinden alınan görüntü sinyallerini filtrelemek için işbirliği yapar. Modifiye edilmiş piksel dizisi ve Gauss filtre modülü için testler yaparak, piksel dizisinden üç satır hattındaki verilerin Gauss filtresine aynı anda aktarımını kuruyoruz. Analiz, 150 × 150 piksel çözünürlüğe sahip iki hareketli sahnede temellenmiştir ve sonuçlar, dijital görüntü işleme tekniklerinden teorik sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Önerilen analog devre yapısı, TSMC 0.18μm CMOS teknoloji parametrelerini kullanmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study introduces a novel approach to motion detection, employing a camera system that utilizes hybrid image processing through a 3 × 3 Gaussian image filtering technique. Inspired by the human visual system, specifically the human retina, we employ a straightforward CMOS circuit design. Gaussian image filtering and noise mitigation are achieved through convolution and masking operations. The challenge lies in translating these mathematical operations into hardware using basic electronic components like current mirror and adder circuits. Additionally, we enhance the 2D pixel sensor array, optimizing commonly used pixel circuitry. Our imaging technique conducts preliminary image processing before analog-to-digital conversion, supporting subsequent digital image processing stages in camera systems. The goal of this study is to provide a high frame update for imaging mechanisms that typically take a long time to process, such as in AI applications, using uncomplicated retinomorphic technology. We introduce an 8-MOSFET filtering cell array for retinomorphic analog image filtering, where these cells collaborate to filter image signals received from the pixel circuit array. We conduct tests for the modified pixel array and Gaussian filter module, establishing the simultaneous transfer of data from three row lines in the pixel array to the Gaussian filter. The analysis is based on two moving scenes with a resolution of 150 × 150 pixels, and the results are compared with theoretical outcomes from digital image processing techniques. The proposed analog circuit structure utilizes TSMC 0.18μm CMOS technology parameters.
Benzer Tezler
- Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları
Cellular neural networks and applications
SEVİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. I. CEM GÖKNAR
- Analog görüntü işleme ile tüm devre uygulamaları
Integrated circuit applications with analog image processing
BÜŞRA HASILCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT KAÇAR
- Sönümlemeli kanallarda kafes kodlamalı sistemler için birleşik serpiştirme tekniği
Combined interleaving technique for trellis coded systems in feding channels
ERSİN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ
- 1200 baud FSK tümleşik modem tasarımı
Başlık çevirisi yok
BARIŞ POSAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- Hücresel sinir ağları ve sezgisel optimizasyon algoritmaları ile yüksek kaliteli imge işleme
High quality image processing using with cellular neural network and heuristic optimization algorithm
SELAMİ PARMAKSIZOĞLU
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALÇI