Arquitetura pipeline reconfigurável através de instruções geradas por programação genética para processamento morfológico de imagens digitais utilizando FPGAs

A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas dessas aplicações requerem processamento em tempo...

Full description

Bibliographic Details
Author: Pedrino, Emerson Carlos
Format: doctoral thesis
Status:Published version
Publication Date:2008
Country:Brasil
Institution:Universidade de São Paulo (USP)
Repository:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Language:Portuguese
OAI Identifier:oai:teses.usp.br:tde-17032009-151610
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-17032009-151610/
Access Level:Open access
Keyword:Arquitetura pipeline
FPGAs
Genetic programming
Mathematical morphology
Morfologia matemática
Pipelined architecture
Programação genética
Description
Summary:A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas dessas aplicações requerem processamento em tempo real e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. Também, a tarefa de projetar operadores morfológicos manualmente para uma dada aplicação não é trivial na prática. A programação genética, que é um ramo relativamente novo em computação evolucionária, está se consolidando como um método promissor em aplicações envolvendo processamento de imagens digitais. Seu objetivo primordial é descobrir como os computadores podem aprender a resolver problemas sem, no entanto, serem programados para essa tarefa. Essa área ainda não foi muito explorada no contexto de construção automática de operadores morfológicos. Assim, neste trabalho, desenvolve-se e implementa-se uma arquitetura original, de baixo custo, reconfigurável por meio de instruções morfológicas e lógicas geradas automaticamente através de uma aproximação linear baseada em programação genética, visando-se o processamento morfológico de imagens em tempo real utilizando FPGAs de alta complexidade, com objetivos de filtragem, reconhecimento de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais, para citar somente algumas aplicações. Exemplos de aplicações práticas envolvendo imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas são fornecidos e seus resultados são comparados com outras formas de implementação.