Yazar
Ghanim, Mustafa
Basım Tarihi
2022-06-08T05:49:22Z
Konu
FPGA, Görüntü sıkıştırma, Image compression, Sayısal görüntü analizi, Digital image analysis, Sayısal görüntü işleme, Digital image processing, Video sıkıştırma, Video compression
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
7faf03c5-bec6-43d6-8b3b-0422c756c9e5
Lokasyon
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Tarih
2022-06-08T05:49:22Z
Örnek Metin
Bu tez, sınırlı hesaplama kapasitesi ve güç tüketiminin bu uygulamaları gerçek zamanlı olarak çalıştırmayı önemli bir zorluk haline getirdiği yüksek çözünürlüklü ve yüksek kare hızlı uygulamalar için düşük maliyetli bir Eşitsizlik Haritası (DM) sıkıştırma algoritması ve donanım mimarisini önermektedir. Önerilen algoritma, komşu eşitsizlik değerleri arasındaki uzaysal korelasyonları kullanır ve iki değişkene sahiptir. İlk değişken olan Tek Komşu (SN), mevcut eşitsizliği sol komşusunu kullanarak kodlarken, ikinci değişken olan Çoklu Komşu (MN), sol ve üst komşulardan yararlanır. Önerilen algoritmanın performansı, en son teknoloji karşılaştırmalar için en yaygın düşük maliyetli stereo eşleştirme teknikleri kullanılarak elde edilen DM'ler üzerinde değerlendirilir. Önerilen sıkıştırma algoritmasının performansı değerlendirilirken DM'leri düzeltmek için bir medyan filtresi uygulanır. Önerilen algoritma, medyan filtresinin ardından orijinal DM boyutlarına göre SN ve MN varyantları için ortalama olarak %48 ve %56 bellek alanı tasarrufu elde etmektedir. DM'leri Çip Üzerinde Sistem (SoC) içindeki belleğe aktarmak ve bunları SoC'ler arasında sıkıştırılmış formatta iletmek, bellek bant genişliği kullanımını azaltacak ve güç tasarrufu sağlayacaktır. Uygulama sonuçları, önerilen mimarinin düşük maliyetli bir FPGA üzerinde 60 fps'de 1920x1080 çözünürlüğü destekleyebildiğini ve çok düşük alan ve güç tükettiğini göstermektedir. Özellikle bu ortamın gerçek zamanda çalıştırılabilmesi, programlama kapasitesi ve güç tüketimi açısından büyük bir zorluktur. Önerilen çözüm, komşu piksellerin arasındaki uzamsal analizlerini kullanır ve iki genişleme vardır. Tek Komşu (SN), sol komşusunu kullanarak mevcut eşitsizlik değerini kodlarken, ikinci modül, Çoklu Komşu (MN), sol ve üst komşulardan yararlanır. Önerilen yazılımın performansı, son model DM veri setine bağlı bir şekilde, yaygın düşük destekleme stereo eşleştirme seçenekleri ile elde edilen DM'ler üzerinde değerlendirildi. Aşırı gürültüden arındırmak için DM'leri aşırı gürültüden arındırmak için bir medyan filtresi uygulanır. Medyan filtreden sonra önerilen seçeneği, SN ve MN üyelikleri için sırasıyla ortalama olarak bellek alanında %48 ve %56 tasarruf sağlamaktadır. DM'leri Yonga-üzeri-Sistem (SoC) İç belleğe aktarma ve bunları SoC'ler arasında sıkıştırılmış bir biçimde iletmek, bellek bant genişliğini azaltacak ve güç tasarrufu tasarrufu.
