http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 주제어 : gradient magnitude calculator (검색결과 3 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
정사영 벡터의 특징 분석 및 하드웨어 자원 공유기법을 이용한 저면적 Gradient Magnitude 연산 하드웨어 구현
김우석(WooSuk Kim),이주성(Juseong Lee),안호명(Ho-Myoung An) 한국정보전자통신기술학회 2016 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.9 No.4
본 논문은 저면적 gradient magnitude 연산을 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 정사영 벡터의 특징 및 하드웨어 자원 공유기법을 이용했다. 제안된 하드웨어 구조는 gradient magnitude 연산 알고리즘의 변형 없이 구현되었기 때문에 gradient magnitude 데이터 품질의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 저면적 gradient magnitude 연산 하드웨어는 Altera Quartus II v15.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 15%의 logic elements 및 38%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다. In this paper, a hardware architecture of low area gradient magnitude calculator is proposed. For the hardware complexity reduction, the characteristic of orthogonal projection vector and hardware resource sharing technique are applied. The proposed hardware architecture can be implemented without degradation of the gradient magnitude data quality since the proposed hardware is implemented with original algorithm. The FPGA implementation result shows the 15% of logic elements and 38% embedded multiplier savings compared with previous work using Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA and Quartus II v15.0 environment.
-
저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 하드웨어 폴딩 기법 기반 그라디언트 매그니튜드 연산기 구조
김우석(WooSuk Kim),이주성(Juseong Lee),안호명(Ho-Myoung An) 한국정보전자통신기술학회 2017 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.10 No.2
본 논문에서는 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 하드웨어 폴딩 기법 기반 저면적 Gradient magnitude 연산기 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 Gradient magnitude 벡터의 특징을 분석하여 기존 알고리즘을 하드웨어를 공유하여 사용할 수 있는 알고리즘으로 변경하여 Folding 구조가 적용될 수 있도록 했다. 제안된 하드웨어 구조는 기존 알고리즘의 특징을 최대한 이용했기 때문에 데이터 품질의 열화가 거의 없이 구현될 수 있다. 제안된 하드웨어 구조는 Altera Quartus II v16.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 41%의 logic elements, 62%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다. In this paper, a gradient magnitude hardware architecture based on hardware folding design method is proposed for low power image feature extraction. For the hardware complexity reduction, the projection vector chracteristic of gradient magnitude is applied. The proposed hardware architecture can be implemented with the small degradation of the gradient magnitude data quality. The FPGA implementation result shows the 41% of logic elements and 62% embedded multiplier savings compared with previous work using Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA and Quartus II v16.0 environment.
-
저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화
김우석(WooSuk Kim),이주성(Juseong Lee),안호명(Ho-Myoung An),김병철(Byungcheul Kim) 한국정보전자통신기술학회 2017 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.10 No.2
본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다. In this paper, image filter optimization method based on common sub-expression elimination is proposed for low-power image feature extraction hardware design. Low power and high performance object recognition hardware is essential for industrial robot which is used for factory automation. However, low area Gaussian gradient filter hardware design is required for object recognition hardware. For the hardware complexity reduction, we adopt the symmetric characteristic of the filter coefficients using the transposed form FIR filter hardware architecture. The proposed hardware architecture can be implemented without degradation of the edge detection data quality since the proposed hardware is implemented with original Gaussian gradient filtering algorithm. The expremental result shows the 50% of multiplier savings compared with previous work.
ScienceON
DBpia연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
