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Previous issue date: 2012-08-31 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES === The digital image processing field is continually evolving and, although the
diverse application areas, the commonly problems found converge to methods capable
to improve visual information for analysis and interpretation. A major limitation issue
on image precision is noise, which is defined as a perturbation in the image.
The Non-Local Means (NLM) method stands out as the state-of-the-art of digital
image denoising filtering. However, its computational complexity is an obstacle to
make it practical on general purpose computing applications.
This work presents a computer system implementation, developed with parts
implemented in software and hardware applied to PCI, to optimize the NLM algorithm
using hardware acceleration techniques, allowing a greater efficiency than is normally
provided by general use processors.
The use of reconfigurable computing helped in developing the hardware system,
providing the modification of the described circuit in its use environment, accelerating
the project implementation. Using an FPGA prototyping kit for PCI, dedicated to
perform the dedicated calculation of the Squared Weighted Euclidean Distance, the
results obtained show a gain of up to 3.5 times greater than the compared optimization
approaches, also maintaining the visual quality of the denoising filtering. === A área de processamento de imagens digitais está evoluindo continuamente e,
embora as áreas de aplicações sejam diversas, os problemas encontrados comumente
convergem para os métodos capazes de melhorar a informação visual para a análise e
interpretação. Uma das principais limitações em questão de precisão de imagens é o
ruído, que é definido como uma perturbação na imagem.
O método Non-Local Means (NLM) destaca-se como o estado da arte de
filtragem de ruído. Contudo, sua complexidade computacional é um empecilho para
torná-lo prático em aplicações computacionais de uso geral.
O presente trabalho apresenta a implementação de um sistema computacional,
desenvolvido com partes executadas em software e em hardware aplicado à PCI,
visando a otimização do algoritmo NLM através de técnicas de aceleração em hardware,
permitindo uma eficiência maior do que normalmente é fornecida por processadores de
uso geral.
O uso da computação reconfigurável auxiliou no desenvolvimento do sistema
em hardware, proporcionando a modificação do circuito descrito no ambiente de sua
utilização, acelerando a implementação do projeto. Utilizando um kit PCI de
prototipação FPGA, para efetuar o cálculo dedicado da Distância Euclidiana
Quadrática Ponderada, os resultados obtidos nos testes exibem um ganho de tempo até
3.5 vezes maior que as abordagens de otimização comparadas, mantendo também a
qualidade visual da filtragem estabilizada.
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