FPGA Based Mean Image Filter Design

Abstract

There exists a wide variety of techniques for improving image quality in the literature. The image filtration is a widely used image enhancement technique in modern day applications. When performed through software, it takes considerable amount of CPU time especially for larger images. In this study, a hardware module that can be used on FPGA chips was designed to speed up image filtration process. The module was tested using test data and functional verification is done by comparing module’s results with a software implementation’s results. Module’s performance was evaluated by comparing its timing results with the timing of software implementation running on two different general purpose computers. The results showed that the depending on the size of the image, the Module can perform filtration between about 2 to 5 times faster than the software implementation running on general purpose computers.

Keywords

• FPGA, Image Filter, Mean Filter, Hardware Module.

FPGA Tabanlı Ortalama Görüntü Filtresi Tasarımı

Öz

Literatürde, görüntü kalitesini artırmak için kullanılan birçok iyileştirme tekniği bulunmaktadır. Bunlardan biri olan ve günlük uygulamalarda oldukça yaygın olarak kullanılan görüntü filtreleme işlemi, yazılım tabanlı olarak gerçekleştirildiğinde, oldukça fazla CPU zamanı anlamına gelmektedir. Bu çalışmada, görüntü filtreleme işlemini hızlandırmak amacıyla FPGA çipleri ile kullanılabilecek bir donanım modülü tasarlanmıştır. Tasarlanan modül, gerçek veriler üzerinde test edilerek modülün ürettiği sonuçların doğrulaması yapılmıştır. Modülün sonuçları ile farklı özelliklere sahip bilgisayarlar üzerinde gerçekleştirilen yazılım tabanlı uygulama sonuçları karşılaştırılarak, modülün veri işleme başarımı incelenmiştir. Karşılaştırma sonuçları, tasarlanan modülün görüntü filtreleme işlemlerini genel amaçlı bilgisayarlara nispeten yaklaşık 2 ile 5 kata kadar daha hızlı gerçekleştirilebildiğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

• FPGA, Görüntü Filtreleme, Ortalama Filtre, Donanım Modülü.

References

1. [1]. Dehon, A., (2000). The Density Advantage of Reconfigurable Computing, IEEE Computer, 33, 41-49.
2. [2]. Qasim, S.M., Abbasi S.A., and Almashary, B., (2009). An Overview of Advanced FPGA Architectures for Optimized Hardware Realization of Computation Intensive Algorithms, IMPACT’09, 300-303.
3. [3]. Koyuncu, İ., (2008). A Matrix Multiplication Engine for Graphic Systems Designed for run on FPGA Devices, Düzce Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, Düzce, Türkiye.
4. [4]. Kumar, P. , Suresh, S. , Perinbam, R. (2005). Digital Image Filter Design using Evolvable Hardvare”, 4 th Annual ACIS International Conference on Computer and Information Science, 483-488.
5. [5]. Tang, K. and Astola, J., (1995). Nonlinear Multivariate Image Filtering Techniques”, IEEE Transactions on Image Processing, 4(6), 788-798.
6. [6]. Kepkep, A., Gurkaynak, F.K., Ozdemir, H., Cilingiroglu, U., (1997). A Fully Pipelined Programmable Real-Time (3×3) Image Fitler Basedon Capacitive Threshold-Logic Gates, IEEE Internetional Symposium on Circuits and Systems, 3, 2072-2075.
7. [7]. Yano, Y., Hashiyama, T. and Okuma, S, (1999). On-line filter generation for binary image processing using FPGA, IEEE Conference Proceedings on Systems, Man, and Cybernetics, 5, 565-570.
8. [8]. Fu B., Xiong X., Sun G., (2011). An efficient mean filter algorithm, IEEE/ICME International Conference on Complex Medical Engineering (CME), 466-470.