Апаратні і програмні засоби адаптивної нелінійної цифрової фільтрації на основі детекторів шуму

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – Комп'ютерні системи та компоненти (12 – Інформаційні технології). – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Міністерство освіти і науки України, Харків, 2021. Дисертаційна робота присвячена розробці апаратних та програмних засобів нелінійної цифрової фільтрації зображень на основі детекторів. Науковими результатами є: 1) удосконалено алгоритм адаптивного зваженого медіанного цифрового фільтра зображень, реалізовано програмну модель з обчисленнями з фіксованою точкою мовою Python; 2) отримав подальшого розвитку алгоритм адаптивного зваженого медіанного цифрового фільтра зображень, шляхом реалізації блоків оцінки вагових коефіцієнтів та механізму байпасування розрахунків, що дає змогу знизити апаратні витрати на його реалізацію на базі ПЛІС; 3) вперше запропоновано алгоритм цифрової фільтрації з пост-фільтраційним прийняттям рішення, що не має недоліків властивих найбільш продуктивним адаптивним фільтрам, зокрема адаптивному зваженому медіанному фільтру що перемикається; 4) удосконалено метод реалізації фільтру з пост- фільтраційним прийняттям рішення на базі ПЛІС чи процесорних архітектурах з векторним набором команд, зокрема ARM NEON та Intel SSE/AVX. Запропоновані методи та засоби дозволяють зменшити апаратні витрати на видалення імпульсних шумів з зображень шляхом адаптивної цифрової фільтрації у системах, що використовують у якості апаратних платформ програмовані логічні інтегральні схеми та/чи процесорні архітектури з векторним розширенням команд та підвищити співвідношення "продуктивність/апаратні витрати на реалізацію фільтру".

Dissertation for the degree candidate of technical sciences in the specialty of 05.13.05 – Computer systems and components (12 – Information technologies). – National technical university "Kharkiv Polytechnic Institute", Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkiv, 2021. The dissertation is devoted to the development of software and hardware means of adaptive nonlinear digital image filters based on noise detectors. The scientific results are: 1) the algorithm of the adaptive weighted median digital image filter is improved, the software model with calculations with a fixed point in Python language is implemented; 2) the algorithm of the adaptive weighted median digital image filter was further developed by implementing the units for estimating the weights and the mechanism of bypassing the calculations, which allows reducing the hardware costs for its implementation on the basis of FPGA; 3) for the first time a digital filtering algorithm with post-filtering decision-making is proposed, which does not have the disadvantages inherent in the most productive adaptive filters, in particular, the adaptive weighted median switching filter; 4) improved the method of implementing a filter with postfiltering decision-making based on FPGA or processor architectures with a vector set of instructions, in particular ARM NEON and Intel SSE/AVX. The proposed methods and tools allow reducing the hardware cost of removing pulsed noise from images by adaptive digital filtering in systems using as hardware platforms programmable logic integrated circuits and/or processor architectures with vector instruction extension and increase the ratio "performance/hardware costs".