FPGA-Implementierung eines Faltungsalgorithmus für die Bildverarbeitung

Das multidisziplinäre Gebiet der digitalen Bildverarbeitung hat in den letzten zehn Jahren ein enormes Wachstum erfahren. Viele Bildverarbeitungsvorgänge wie Skalierung und Drehung erfordern eine Neuabtastung oder Faltungsfilterung für jedes Pixel des Bildes. Faltungen auf digitalen Bildern sind wichtig, da sie allgemeinere Operationen darstellen als die Operationen, die auf analogen Bildern durchgeführt werden können. Die Filterung von Signalen ist sehr wichtig, um zu bestimmen, welches Signal akzeptiert und welches verworfen werden soll, und all dies geschieht durch Faltung. Bildverarbeitungsaufgaben wie Filterung, Stereokorrespondenz und Merkmalserkennung sind von Natur aus stark parallelisierbar. Der Einsatz von FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), die in hochgradig parallelen Konfigurationen betrieben werden können, kann daher ein nützlicher Ansatz für Bildverarbeitungsanwendungen sein. FPGA ist ein rekonfigurierbarer Baustein, der verwendet wird, um das System ganz oder teilweise auf die Hardware zu verlagern. Sie ermöglichen ein schnelles Prototyping eines Systems und bieten eine kostengünstige Option zur Validierung von Systemanforderungen.

Mohassin Ahmad hat ein Postgraduiertenstudium in Elektronik und Kommunikation absolviert und promoviert am National Institute of Technology, Srinagar, Indien. Ihr Forschungsgebiet ist VLSI, Harware-Implementierung, FPGA, Bildverarbeitung.