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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.18.2008.tde-17032009-151610
Documento
Autor
Nome completo
Emerson Carlos Pedrino
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2008
Orientador
Banca examinadora
Obac Roda, Valentin (Presidente)
Facon, Jacques
Luppe, Maximilian
Saito, José Hiroki
Silva, Jorge Luiz e
Título em português
Arquitetura pipeline reconfigurável através de instruções geradas por programação genética para processamento morfológico de imagens digitais utilizando FPGAs
Palavras-chave em português
Arquitetura pipeline
FPGAs
Morfologia matemática
Programação genética
Resumo em português
A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas dessas aplicações requerem processamento em tempo real e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. Também, a tarefa de projetar operadores morfológicos manualmente para uma dada aplicação não é trivial na prática. A programação genética, que é um ramo relativamente novo em computação evolucionária, está se consolidando como um método promissor em aplicações envolvendo processamento de imagens digitais. Seu objetivo primordial é descobrir como os computadores podem aprender a resolver problemas sem, no entanto, serem programados para essa tarefa. Essa área ainda não foi muito explorada no contexto de construção automática de operadores morfológicos. Assim, neste trabalho, desenvolve-se e implementa-se uma arquitetura original, de baixo custo, reconfigurável por meio de instruções morfológicas e lógicas geradas automaticamente através de uma aproximação linear baseada em programação genética, visando-se o processamento morfológico de imagens em tempo real utilizando FPGAs de alta complexidade, com objetivos de filtragem, reconhecimento de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais, para citar somente algumas aplicações. Exemplos de aplicações práticas envolvendo imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas são fornecidos e seus resultados são comparados com outras formas de implementação.
Título em inglês
Reconfigurable pipelined architecture through instructions generated by genetic programming for morphological image processing using FPGAs
Palavras-chave em inglês
FPGAs
Genetic programming
Mathematical morphology
Pipelined architecture
Resumo em inglês
Mathematical morphology supplies powerful tools for low level image analysis, with applications in robotic vision, visual inspection, medicine, texture analysis and many other areas. Many of the mentioned applications require dedicated hardware for real time execution. The task of designing manually morphological operators for a given application isnot always a trivial one. Genetic programming is a relatively new branch of evolutionary computing and it is consolidating as a promising method for applications of digital image processing. The main objective of genetic programming is to discover how computers can learn to solve problems without being programmed for that. In the literature little has been found about the automatic morphological operators construction using genetic programming. In this work, the development of an original reconfigurable architecture using logical and morphological instructions generated automatically by a linear approach based on genetic programming is presented. The developed architecture is based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and has among the possible applications, image filtering, pattern recognition and filter emulation. Binary, gray level and color image practical applications using the developed architecture are presented and the results are compared with other implementation techniques.
 
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Emerson.pdf (2.98 Mbytes)
Data de Publicação
2009-04-14
 
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