Оптико-електронна система з нейрообчислювачем на пліс для обробки зображень



Скачати 419.52 Kb.
Сторінка1/6
Дата конвертації21.03.2017
Розмір419.52 Kb.
  1   2   3   4   5   6
Вінницький національний технічний університет
Факультет комп`ютерних систем та автоматики
Кафедра лазерної та оптикоелектронної техніки
Пояснювальна записка

до магістерської кваліфікаційної роботи



на тему: Оптико-електронна система з нейрообчислювачем на ПЛІС
для обробки зображень

08-04. МКР.005.00.000 ПЗ

Виконав: студент 2 курсу, групи ЛОТ-15м

спеціальності 8.05100402 – «Лазерна і оптоелектронна техніка»

Безкревний О. С.

Керівник: к.т.н., доцент каф. ЛОТ

Кожем`яко А. В.


Рецензент___________________________

(прізвище та ініціали)

Вінниця - 2017 р.


ВСТУП




Актуальністю даної тематики є перш за все обробка зображень, оскільки зараз багато де потребується якісна і швидка обробка зображень, тобто першу чергу це обумовлена необхідність у високопродуктивних нейрообчислювачів для обробки зображень. Для обробки зображень досить часто використовують нейрообчислювачі, тому доцільно буде розглянути оптико-електронну систему з нейрообчислювачем на ПЛІС.

Побудова оптико-електронної системи з нейрообчислювачем на ПЛІС для обробки зображень обумовлена тим, що ПЛІС має можливість паралельно приймати сигнали, має високу швидкодію і простий у використанні.

Обробка зображень – будь-яка форма обробки інформації, для якої вхідні дані представлені зображенням, наприклад, фотографіями або відеокадрами. Обробляння зображень може здійснюватися як для отримання зображення на виході (наприклад, підготовка до поліграфічного тиражування, до телетрансляції і т.д.), так і для отримання іншої інформації (наприклад, розпізнання тексту, підрахунок числа і типу клітин в полі мікроскопа і т. д.). Крім статичних двомірних зображень, обробляти потрібно також зображення, що змінюються з часом, наприклад відео [1].

Традиційні методи пошуку і фільтрації документів розробили для бібліотечних баз даних обмеженого обсягу й заздалегідь відомої структури. Створення глобальної мережі призвело до того, що кількість постачальників інформації стало стрімко зростати, тим більше, що публікована ними інформація немає однорідної структури. Інформаційний вибух став викликом стандартним інформаційних технологій. Нові масштаби з одного боку зробили аутсайдерами деякі раніше конкурентоспроможні інтелектуальні технології, з другого - стимулювали інтенсивні дослідження у сфері статистичних методів обробки текстовій інформації та нових засобів навігації в інформаційному морі. Нейромережі є перспективним інструментом вилучення статистичних закономірностей з текстів, та збільшення використання цих закономірностей для прецизійної фільтрації документів.

Перевагою ПЛІС є зручність роботи з ним, оскільки ПЛІС прошивається через USB-порт і може в будь який момент бути доробленим, оскільки в його основу покладено програмування логічних інтегральних схем, а тому його функціональне призначення може бути підлаштоване під різні види роботи та під окремих користувачів [2].

Метою даної роботи є розширення можливостей апаратної обробки зображень, шляхом побудови комірки оптико-електронної системи з нейрообчислювачем на програмованій логічній інтегральній схемі (ПЛІС) з паралельним та послідовним записом даних.

Досягнення мети передбачає вирішення наступних задач:



  1. Аналіз існуючих апаратних аналогів.

  2. Обрання ПЛІС для реалізації оптико-електронної системи з нейрообчислювачем на ПЛІС для обробки зображень

  3. Створення базової комірки для оптико-електронної системи з нейрообчислювачем на ПЛІС.

  4. Порівняння комірок з послідовним і паралельним записом даних.

  5. Отримання часової діаграми роботи комірки.

Наукова новизна полягає у вдосконалені методу обробки зображень та його аналізу на основі математичної моделі способу подання операндів та вагових коефіцієнтів доданків, а також способу прискорення їх добутку, що дозволяє оцінити ефективність способів та обґрунтувати вибір найбільш придатного для реалізації на нейроструктурах.

Запропоновано структурні моделі нейроприскорювачів для апаратної обробки зображень, що враховують багатофункціональний характер паралельної обробки, що дозволяє покращити ефективність реалізації оптико-електронної системи з нейрообчислювачем на ПЛІС.


Практична цінність:

  1. Реалізація комірки оптико-електронної системи з нейрообчислювачем на обраній ПЛІС.

  2. Розробка схеми оптико-електронної системи з нейрообчислювачем на ПЛІС для обробки зображень.

  3. Порівняння двох методів реалізації комірки нейрообчислювальної системи.

  4. Отримання часової діаграми роботи пристрою.

Апробація результатів роботи. Основні положення й результати досліджень доповідалися й обговорювалися на кафедральних конференціях ВНТУ у 2015 та 2016 роках.

Публікації. Всього зроблено 4 публікації за даною тематикою, а саме: у співаторстві було опубліковано двоє тез, опубліковано статтю у фаховому виданні та отримано патент на корисну модель.

1 АНАЛІЗ ОБЛАСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ТА КОНЦЕПЦІЇ ПОБУДУВИ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРООБЧИСЛЮВАЧЕМ НА ПЛІС ДЛЯ ОБРОБКИ ЗОБРАЖЕНЬ



1.1 Область застосування пристрою для обробки зображення

Ще в середині XX століття обробка зображень була здебільшого аналоговою і виконувалась оптичними пристроями. Подібні оптичні методи досі важливі, в таких областях як, наприклад, голографія. Тим не менш, з різким зростанням продуктивності комп'ютерів, ці методи все в більшій мірі витіснялися методами цифрової обробки зображень. Методи цифрової обробки зображень зазвичай є більш точними, надійними, гнучкими і простими в реалізації, ніж аналогові методи. У цифровій обробці зображень широко застосовується спеціалізоване обладнання, таке як процесори з конвеєрною обробкою інструкцій та багатопроцесорні системи. Особливою мірою це стосується систем обробки відео. Обробка зображень виконується також за допомогою програмних засобів комп'ютерної математики, наприклад, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica і ін Для цього в них використовуються як базові засоби, так і пакети розширення Image Processing [3].

Обробка зображень – будь-яка форма обробки інформації, для якої вхідні дані представлені зображенням, наприклад, фотографіями або відеокадрами. Обробляння зображень може здійснюватися як для отримання зображення на виході (наприклад, підготовка до поліграфічного тиражування, до телетрансляції і т.д.), так і для отримання іншої інформації (наприклад, розпізнання тексту, підрахунок числа і типу клітин в полі мікроскопа і т. д.). Крім статичних двомірних зображень, обробляти потрібно також зображення, що змінюються з часом, наприклад відео.

Типові завдання



  1. Розпізнавання тексту

  2. Обробка супутникових знімків

  3. Машинний зір

  4. Обробка даних для виділення різних характеристик

  5. Обробка зображень у медицині

  6. Ідентифікація особи (по обличчю, райдужці, дактилоскопічним даними)

  7. Автоматичне управління автомобілями

  8. Визначення форми об'єкта

  9. Визначення переміщення об'єкта

  10. Накладення фільтрів [4]

Більшість методів обробки одновимірних сигналів (наприклад, медіанний фільтр) застосовні і до двомірних сигналів, якими є зображення. Деякі з цих одновимірних методів значно ускладнюються з переходом до двовимірних сигналів. Обробка зображень вносить сюди кілька нових понять, таких як зв'язність і ротаційна інваріантність, які мають сенс тільки для двомірних сигналів. У обробці сигналів широко використовуються перетворення Фур'є, а також вейвлет-перетворення і фільтр Габора. Обробку зображень поділяють на обробку в просторовій області (перетворення яскравості, гама-корекція і т. д.) і частотній (перетворення Фур'є, і т. д.). Перетворення Фур'є дискретної функції (зображення) просторових координат є періодичним по просторових частотах з періодом 2π [5].



Поділіться з Вашими друзьями:
  1   2   3   4   5   6


База даних захищена авторським правом ©divovo.in.ua 2017
звернутися до адміністрації

войти | регистрация
    Головна сторінка


загрузить материал