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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이광엽
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 서경대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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최근 영상 기술의 발전으로 인해 스마트 폰, Tablet PC, 지능형 CCTV, ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 등 영상을 사용하는 제품 및 기술들이 등장하고 있다. 이러한 영상 처리 기술을 위하여 다양한 환경이 존재하는 입력 영상을 영상 처리에 적합한 영상으로 개선해 줄 수 있는 ISP(Image Signal Processor)를 반드시 사용해야만 한다. 기존의 ISP는 입력 영상의 품질 개선을 위하여 Lens Correction, Gamma Correction, Edge Enhancement 등 고정된 영상 개선 알고리즘이 hard-wired로 설계되어 처리 속도는 빠르지만 다양한 영상 처리 알고리즘에 따라 성능 최적화에 어려움이 있었다. 최근 Image Sensor에서는 기존 ISP의 역할을 수행하고 영상 전처리 이외에 인식 알고리즘까지 수행할 수 있는 새로운 ISP가 등장하는 추세이다.
본 논문에서는 명령어를 기반으로 하는 다양한 영상 전처리 알고리즘들을 적용할 수 있고, 인식 알고리즘 등 ISP 응용 프로그램을 병렬로 처리 가능한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 기반 Image Signal Processor를 제안하였다. 영상 전처리 과정 중 신호 변환의 성능 개선과 모듈화 설계에 강점이 있는 FFT(Fast Fourier Transform)을 사용하였다. 영상 개선을 위한 컨볼루션 연산보다 연산 횟수가 적은 FFT를 사용하여 약 30% 향상된 처리 속도를 보였다. 또한 FFT 과정을 통해 개선된 영상을 CENTRIST 알고리즘 기반의 보행자 인식에 적용하여 구현하였을 때 원본 영상과 Blur된 영상에서 발생한 오검출과 미검출 문제를 해결하여 향상된 인식률을 보였으며 임베디드 플랫폼의 CPU인 Cortex-A9 보다는 약 2.7배, Cortex-A15 보다 약 1.5배 향상된 처리 속도를 보였다.
본 논문에서는 명령어를 기반으로 하는 다양한 영상 전처리 알고리즘들을 적용할 수 있고, 인식 알고리즘 등 ISP 응용 프로그램을 병렬로 처리 가능한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 기반 Image Signal Processor를 제안하였다. 영상 전처리 과정 중 신호 변환의 성능 개선과 모듈화 설계에 강점이 있는 FFT(Fast Fourier Transform)을 사용하였다. 영상 개선을 위한 컨볼루션 연산보다 연산 횟수가 적은 FFT를 사용하여 약 30% 향상된 처리 속도를 보였다. 또한 FFT 과정을 통해 개선된 영상을 CENTRIST 알고리즘 기반의 보행자 인식에 적용하여 구현하였을 때 원본 영상과 Blur된 영상에서 발생한 오검출과 미검출 문제를 해결하여 향상된 인식률을 보였으며 임베디드 플랫폼의 CPU인 Cortex-A9 보다는 약 2.7배, Cortex-A15 보다 약 1.5배 향상된 처리 속도를 보였다.
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