2019 Fiscal Year Research-status Report
A Research on Real-time Processing of High-Resolution Images with a small size FPGA
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18K11209
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
丸山 勉 筑波大学, システム情報系, 教授 (00292532)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | FPGA / 画像処理 / 実時間処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
FPGAは、これまでに様々な画像処理において非常に高速な処理を実現しているが、そのために非常に大規模な内部メモリが必要とされている。これは、ステレオビジョン、オプティカルフロー、画像圧縮、ノイズ除去、画像認識等の、画像間の相互相関を多数計算する問題において特に顕著であり、必要とされるメモリ量は画像幅の二乗に比例する。この内部メモリ量のために、非常に大規模なFPGAが必要とされ、その可用性を損なっている。
本研究では、高解像度画像の処理においても、小規模な FPGA で高精度かつ実時間処理が可能となる手法の研究を行う。
令和元年度は、静止画のノイズ除去方式である NL-means 方式の小規模FPGAによる高速化を実現し、評価を行い、国際会議（Parallel Computing 2019)で発表を行った。この方式は高性能ながら、計算量が多いためにソフト ウェアシステムにおいてはあまり用いられていない方式である。画像スキャンの方向を工夫することにより、処理速度は最も高速な手法の1/2となるが、使用内部メモリ量を1/50程度まで圧縮することができた。これにより、静止画像のノイズ除去に関して、小規模FPGAで高解像度画像の実時間処理を実現することができた。
また、前年度に引き続き、MBM方式によるステレオビジョンの実装に関する検討を進め、ソフトウェアによる性能評価および、基本回路のFPGA実装を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和元年度の予定は、平成30初年度に開発した回路の改良を行うと共に、動画のノイズ除去、オプティカルフローの設計を開始し、本手法 の問題点である回路設計の複雑さを解決するために、通常の処理のアルゴリズムから本手法の回路記述を自動生成する開発環境の開発に着手することであった。ノイズ除去に関しては、順調に進んでおり、国際会議での発表を行った。MBM方式によるステレオビジョンの開発において、マッチング精度がそれほど高くなかったため、アルゴリズムの改良に時間を要し、現在、FPGAに実装中であり、令和2年度中には、完成する見込みである。このため、オプティカルフローには、まだ着手できていない。また、自動化に関しては、ようやく着手したところである。これら研究のためにパーソナルコンピュータをを購入した。パーソナルコンピュータは、シミュレーションおよび回路設計に用い、前年度購入した FPGAボードにより回路の性能評価を行なった。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度においては、まず、昨年度から開発を続けているMBM方式に基づくステレオビジョン回路を完成させ、評価を行った後、論文を執筆し国際会議での採択を目指す。これと並行して、本手法の問題点である回路設計の複雑さを解決するために、通常の処理のアルゴリズムから、本手法のスキャン方式による回路記述を自動 生成する開発環境の開発をすすめる。本手法では、画像を左から右に向かってジグザグにスキャンするが、これを通常の左から右へのラインスキャンに基づいて 記述されたアルゴリズムから、自動的に生成する手法の開発を行う。この研究に関しても、国際会議への投稿を目指す。
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Research Products
(1 results)
