Loop-Up Table과 필터 중첩영역 버퍼링 기법을 이용한 컨벌루션 영상처리 고속화 (Accelerated Convolution Image Processing by Using Look-Up Table and Overlap Region Buffering Method)

서지정보

· 발행기관 : 대한전자공학회
· 수록지 정보 : 전자공학회논문지 - SC / 49권 / 4호 / 17 ~ 22페이지
· 저자명 : 김현우, 김민영

초록

컨벌루션 기법은 디지털 영상처리 분야에서 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 에지 검출(edge detection), 잡음 제거(noise reduction)등 다양한 목적을 위해 사용되고 있으며, 상황에 따라 다양한 필터 마스크 값을 가지고 적용된다. 본 논문은영상처리에서 다양하게 응용되는 컨벌루션 영상처리 기법을 2차원 Look-Up Table(LUT)와 필터의 중첩영역 버퍼링 기법을통하여, 이의 영상처리 속도를 고속화하는 방법을 제안한다. 첫째, 사전에 필터의 마스크 값과 영상 화소 값의 곱셈 연산 결과값을 2차원 LUT에 저장하여, 연산에 대한 결과를 참고 하였다. 둘째, 대부분의 컨벌루션 필터가 가지는 필터 대칭성 특징에의해 연산이 중복 수행되는 부분을 효율적으로 연산하기 위해, 중첩영역 처리 결과를 버퍼 공간에 임시 저장하고, 다음 연산에서 사용할 때 버퍼의 값을 가져오는 방식으로 중첩 영역의 불필요한 반복 연산을 최소화한다. 제안하는 알고리즘은 실시간 처리를 필요로 하는 PC환경과 제한된 컴퓨팅 자원을 가지는 임베디드 시스템 환경에서 연산량을 최소화함으로써 기존 컨벌루션알고리즘 보다 고속화된 성능 결과를 확인할 수 있었다.

영어초록

Convolution filtering methods have been widely applied to various digital signal processing fields for image blurring,sharpening, edge detection, and noise reduction, etc. According to their application purpose, the filter mask size or shape and the mask value are selected in advance, and the designed filter is applied to input image for the convolution processing. In this paper, we proposed an image processing acceleration method for the convolution processing by using two-dimensional Look-up table (LUT) and overlap-region buffering technique. First, based on the fixed convolution mask value, the multiplication operation between 8 or 10 bit pixel values of the input image and the filter mask values is performed a priori, and the results memorized in LUT are referred during the convolution process. Second, based on symmetric structural characteristics of the convolution filters, inherent duplicated operation region is analysed, and the saved operation results in one step before in the predefined memory buffer is recalled and reused in current operation step.
Through this buffering, unnecessary repeated filter operation on the same regions is minimized in sequential manner. As the proposed algorithms minimize the computational amount needed for the convolution operation, they work well under the operation environments utilizing embedded systems with limited computational resources or the environments of utilizing general personnel computers. A series of experiments under various situations verifies the effectiveness and usefulness of the proposed methods.

참고자료

· 없음