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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1,360 - 1,364 (5page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0178
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This paper presents implementations of the image processing technique using a field programmable gate array (FPGA). In general, FPGA-based implementations of image processing algorithms provides high-performance processing and real-time operation for large amounts of data. We herein present detailed experimental analysis of the implemented techniques based on their processing time, accuracy, power consumption, and resource utilization. The experimental setup involves a Xilinx PYNQ Z2 FPGA board and a 512×512 grayscale input image. The highest PFoM obtained by the developed algorithm was 0.8655, which is quite significant compared with existing traditional edge detection algorithms. Moreover, the proposed method only utilizes 3,229 slices, which is the least number of slices used so far in comparison with previous works.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. FUNDAMENTAL ANALYSIS AND SYSTEM REQUIREMENTS
III. PROPOSED APPROACH AND ALGORITHM
IV. EXPERIMENTAL RESULTS AND DISCUSSIONS
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
M. R. Biswal, T. S. Delwar, A. Siddique, P. Behera, Y. J. Choi, and J.-Y. Ryu, “Pattern classification using quantized neural networks for FPGA-based low-power IoT devices,” Sensors, vol. 22, no. 22, pp. 1-14, Nov. 2022.
G. B. Reddy and K. Anusudha, “Implementation of image edge detection on FPGA using XSG,” 2016 International Conference on Circuit, Power and Computing Technologies (ICCPCT), Nagercoil, India, pp. 1-5, Mar. 2016.
M. F. B. Othman, N. Abdullah, and N. A. B. A. Rusli, “An overview of MRI brain classification using FPGA implementation,” 2010 IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications (ISIEA), Penang, Malaysia, Oct. 2010.
H. Zhou, R. Machupalli, and M, Mandal, “Efficient FPGA implementation of automatic nuclei detection in histopathology images,” Journal of Image, vol. 5, no. 1, pp. 1-13, Jan. 2019.
F. Siddiqui, S. Amiri, U. I. Minhas, T. Deng, R. Woods, K. Rafferty, and D. Crookes, “FPGA-based processor acceleration for image processing applications,” Journal of Image, vol. 5, no. 1, pp. 14-35, Jan. 2019.
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