고속 이미지 분할 알고리즘 및 FPGA 구현 = High-Speed Image Segmentation Algorithm and Its FPGA Implementation

국문 초록 (Abstract)

객체 인식을 위한 컬러 영상과 열 영상의 이미지 분할 알고리즘에서는 다양한 이미지에 따라 서로 다른 관심 영역의 차이 때문에 분할 처리 과정에서 관심 영역 이외 잡음 영역도 포함되는 문제가 발생한다.
이러한 잡음 영역이 포함되는 문제를 해결하기 위해서는 다양한 유형의 컬러 영상의 휘도 변화량, 열 영상의 온도 정보가 반영된 이미지 분할 알고리즘들이 필요하다.
본 논문에서는 컬러 영상과 열 영상의 이미지 분할 알고리즘에서 생기는 관심 영역 이외 잡음 영역도 포함되는 문제를 해결할 수 있는 이미지 분할 알고리즘을 기술하고 관심 영역인 객체와 잡음 영역인 배경을 분리하는 기준인 임계값을 실시간으로 추출하기 위한 방법을 제안 한다. 또한 영상을 분할하는 실시간 임계값 추출 고속 이미지 분할 처리 블록을 하드웨어로 설계한다.
즉, 컬러 영상의 객체와 배경을 분리하는 기준인 임계값을 추출하기 위하여 히스토그램 구간 탐색 방법을 이용한 임계값 추출 알고리즘과 하드웨어 블록을 설계한다.
히스토그램 구간 탐색 방법은 히스토그램 분포 사이의 급간 연속 지점의 데이터를 비교하는 방법이며 객체와 배경 사이의 휘도 변화량을 구할 수 있으므로 히스토그램 유사도와 상관관계를 판단하기에 용이하다. 또한 임계값 추출 하드웨어 블록 처리로 데이터 비교 처리 속도를 개선할 수 있다.
열 영상인 경우 열 영상의 객체인 고온, 열원, 배경을 실시간 추출하기 위하여 근사치 히스토그램 방법을 이용한 임계값 추출 알고리즘과 임계값 추출 하드웨어 블록을 설계한다.
제안된 근사치 히스토그램 방법은 지수 감쇠 분포와 히스토그램 클래스 간 강도 차를 계산하고 히스토그램으로 근사하는 방법이며 객체와 배경 사이의 온도를 감지하여 유사도와 상관관계를 판단하기에 용이하다. 또한 근사치 방법 임계값 추출 하드웨어 블록 구현으로 비교 데이터 처리 속도를 개선할 수 있다.
본 논문의 결과 검증으로 컬러, 열 이미지를 분할하는 임계값 추출 알고리즘을 히스토그램 구간 탐색 방법, 근사치 히스토그램 방법, 기존의 이미지 분할 알고리즘과 비교한다. 또한 제안하는 임계값 추출 알고리즘의 하드웨어 블록을 설계하고 소프트웨어 임계값 추출 알고리즘과 비교한다.
알고리즘 구현은 MATLAB R2017B Tool, 하드웨어 합성은 FPGA Xilinx 14.2 Tool를 활용하였고 ISim으로 시뮬레이션 결과를 출력하였다. 최종적인 MATLAB R2017B Tool을 활용하여 이미지 손실 테스트를 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the nature of the infrared thermal images is quite different compared to conventional color images and it is obvious that the conventional image segmentation methods developed for color images produce noise regions in the case of using the infrared thermal image segmentation. Image segmentation algorithms that reflect luminance variations in various types of color images and temperature information in thermal images is one way to address this problem.
This paper describes an image thresholding algorithm that can solve the problem of including noise regions other than the region of interest generated by the conventional image segmentation algorithms for infrared thermal images. In this paper, an optimal threshold generation method that separates the region of interest from the background and minimizes the noise region appearance in the segmentation results is proposed. In addition, a real-time threshold extraction high-speed image segmentation processing block is provided to implement the hardware design of the proposed threshold method.
The proposed method analyzes the histogram information and based on the histogram information it produces an approximated histogram. The approximated histogram information is then utilized to generate an optimal threshold value for infrared thermal image segmentation.
The proposed approximated threshold method reduces the complexity of implementing the real-time hard block design model and as a result of simplicity in the design, the proposed method can provide a high-speed image segmentation.
The results in this paper are compared with various state-of-art image segmentation methods to verify the validity of the proposed method. Also, to emphasize the importance of the proposed method for real-time applications, the real-time performances of the various state-of-the-art methods are compared with the proposed method.
The realization algorithm is implemented using MATLAB R2017B tool, hardware synthetic is implemented using FPGA Xilinx 14.2 tool and its results are verified using ISim tool. The final segmentation results are confirmed by using MATLAB R2017B.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 3
• Ⅱ. 이론적 배경 7
• 2.1 이미지 분할 8
• 2.1.1 이미지 분할의 정의 8
• 2.1.2 윤곽선 기반의 이미지 분할 기법 10
• 2.1.3 영역 기반의 이미지 분할 기법 14
• 2.1.4 임계값 기반의 이미지 분할 기법 19
• 2.2 영상 구조와 특성 22
• 2.2.1 영상 구조 22
• 2.2.2 컬러 영상과 열 영상의 히스토그램 특성 24
• Ⅲ. 컬러 영상에 적합한 고속 이미지 분할 알고리즘 및 FPGA설계 31
• 3.1 히스토그램 구간 탐색 방법을 이용한 임계값 추출 알고리즘 32
• 3.1.1 휘도 분포를 이용한 기준선 계산 34
• 3.1.2 하강 또는 상승 지점에서의 급간 빈도 계산 37
• 3.1.3 구간 탐색 방법을 이용한 임계값 추출 41
• 3.1.4 실험 결과 및 고찰 42
• 3.2 제안한 알고리즘을 이용한 FPGA 설계 51
• 3.2.1 Histogram Memory 블록 56
• 3.2.2 Cutline Set 블록 57
• 3.2.3 Operation Enable Generator 블록 58
• 3.2.4 Interval Comparator 블록 59
• 3.2.5 Last Comparator 블록 63
• 3.2.6 실험 결과 및 고찰 65
• Ⅳ. 열 영상에 적합한 고속 이미지 분할 알고리즘 및 FPGA설계 76
• 4.1 열 영역의 근사치 히스토그램을 이용한 임계값 추출 알고리즘 77
• 4.1.1 Exponential Decay Distribution을 이용한 고온 임계값 추출 78
• 4.1.1.1 그레이 데이터 변환 및 일차원 히스토그램 추출 80
• 4.1.1.2 강도 별 확률 계산 82
• 4.1.1.3 엔트로피 계산 83
• 4.1.1.4 고온 영역의 근사치 히스토그램 엔트로피 계산 84
• 4.1.1.5 고온 임계값 추출 85
• 4.1.2 급간 변화를 이용한 열원 임계값 추출 87
• 4.1.2.1 클래스 간 분포 차이 계산 89
• 4.1.2.2 클래스 간 강도 차 계산 91
• 4.1.2.3 급간 지점을 이용한 열원 임계값 추출 93
• 4.1.3 실험 결과 및 고찰 94
• 4.2 제안한 알고리즘을 이용한 FPGA 설계 102
• 4.2.1 Probability Calculation 블록 109
• 4.2.2 Shannon Entropy Calculation 블록 112
• 4.2.3 Histogram Entropy Calculation 블록 116
• 4.2.4 Maximum Continuous Variation Calculation 블록 122
• 4.2.5 실험 결과 및 고찰 126
• Ⅴ. 결론 137
• 참 고 문 헌 139
• ABSTRACT 146
• 감사의 글 148