2020 年度研究成果報告書

小規模FPGAによる高解像度画像の実時間処理の実現

研究課題

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研究課題/領域番号	18K11209
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分60040:計算機システム関連
研究機関	筑波大学
研究代表者	丸山勉筑波大学, システム情報系, 教授 (00292532)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード	FPGA / 画像処理
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。
自由記述の分野	リコンフィギャラブルコンピューティング
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。