Implémentation FPGA de l'algorithme de convolution pour le traitement d'images
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Le domaine multidisciplinaire du traitement des images numériques a connu une croissance considérable au cours de la dernière décennie. De nombreuses opérations de traitement d'images, telles que la mise à l'échelle et la rotation, nécessitent un ré-échantillonnage ou un filtrage par convolution pour chaque pixel de l'image. Les convolutions sur les images numériques sont importantes car elles représentent des opérations plus générales que celles qui peuvent être effectuées sur des images analogiques. Le filtrage des signaux est très important afin de déterminer celui qui do...
Le domaine multidisciplinaire du traitement des images numériques a connu une croissance considérable au cours de la dernière décennie. De nombreuses opérations de traitement d'images, telles que la mise à l'échelle et la rotation, nécessitent un ré-échantillonnage ou un filtrage par convolution pour chaque pixel de l'image. Les convolutions sur les images numériques sont importantes car elles représentent des opérations plus générales que celles qui peuvent être effectuées sur des images analogiques. Le filtrage des signaux est très important afin de déterminer celui qui doit être accepté et celui qui doit être rejeté, et tout cela est réalisé par convolution. Les tâches de traitement d'images telles que le filtrage, la correspondance stéréo et la détection de caractéristiques sont par nature hautement parallélisables. L'utilisation de FPGA (Field Programmable Gate Arrays), qui peuvent être exploités dans des configurations hautement parallèles, peut donc être une approche utile dans les applications d'imagerie. Le FPGA est un dispositif reconfigurable utilisé pour placer tout ou partie du système sur le matériel. Ils permettent le prototypage rapide d'un système et offrent une option peu coûteuse pour valider les exigences du système.
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