| 研究課題/領域番号 |
18K11209
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
丸山 勉 筑波大学, システム情報系, 教授 (00292532)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | FPGA / 画像処理 / 実時間処理 |
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| 研究成果の概要 |
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た。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。この研究成果に関して、国際会議（Parallel Computing 2019)で発表を行った。また、本方式の問題点である回路記述の複雑さを解消するために、高位合成による回路構成の検討を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
FPGAを用いた画像処理の高速化の研究は国内外で数多く行われている。しかし、これらの研究における主眼点は、より高速かつ高精度な処理の実現にあり、必要とされる回路量はそれ程重視されていない。本研究は、実時間処理の要求を満たした上で、高精度を維持しつつ回路量の削減を図るものであり、このような研究はほとんど行われていない。本研究で用いる手法の有効性は Box Filter に基づく手法に限られるが、Box Filter を用いたプログラムは様々な分野で数多く開発されており、本研究の成果を広い範囲に適用することが期待される。
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