一种消除冗余计算的矢量中值滤波电路

1. 一种消除冗余计算的矢量中值滤波电路 王磊

2. 目录 • 背景介绍 • 矢量中值滤波基本理论 • 矢量中值滤波电路设计 • 欧氏距离运算 • 欧氏距离求和 • 实验结果分析

3. 目录 • 背景介绍 • 矢量中值滤波基本理论 • 矢量中值滤波电路设计 • 欧氏距离运算 • 欧氏距离求和 • 实验结果分析

4. 脉冲噪声 • 数字图像处理中的常见噪声，在图像传输过程中产生 • 矢量中值滤波 • 常用于消除彩色图像中的脉冲噪声 • 非线性滤波器 • 降噪效果好又能保护图像细节 • 运算量大，执行时间长 背景介绍

5. 研究现状 • 研究思路：降低运算复杂度，提高运算速度 • 算法角度： • Samuel Morillas 等人提出peer group 概念，并设计了基于此概念的开关型滤波器( PGF, peer group filter) • Smolka B 等人提出了一种快速矢量中值滤波器( FIVF, fast impulsive vector filter) • 硬件实现角度： • Anis BOUDABOUS等人基于软硬件相结合的思想，通过并行36个DSP单元计算欧氏距离，实现L2范数（即欧氏距离）矢量中值滤波电路。 • Ozgur Tasdizen 等人[12]根据运动向量的空间相关性对帧频提高转换中的1范数的矢量中值滤波运算进行了简化，并提出相应的硬件结构。 背景介绍

6. 存在问题 • PGF算法提高了运算效率，但滤波效果有待改善 • FIVF算法滤波效果有所改善，但运算速度比PGF慢很多 • 现有的硬件方案只是简单地复制大量运算单元，以面积换取速度。硬件消耗极大。 背景介绍

7. 存在问题 • PGF算法提高了运算效率，但滤波效果有待改善 • FIVF算法滤波效果有所改善，但运算速度比PGF慢很多 • 现有的硬件方案只是简单地复制大量运算单元，以面积换取速度。硬件消耗极大。 背景介绍

8. 目录 • 背景介绍 • 矢量中值滤波基本理论 • 矢量中值滤波电路设计 • 欧氏距离运算 • 欧氏距离求和 • 实验结果分析

9. 算法原理 • 首先取一个n*n的窗口，令Xi=(Ri,Gi,Bi), (i=1,2，…,N； N=n*n)表示窗口内像素点的像素矢量。下图表示两个相邻的滤波窗口，图中数字代表窗口中各像素点的编号。 • （1） • n=1,2,3，…,N （2） • , i≠j （3） 矢量中值滤波

10. 算法原理 • 1）计算出窗口中任意两个像素之间的欧氏距离（ρij），共需计算出N*(N-1)/2=(N2-N)/2个欧氏距离； • 2）根据公式（3）计算滤波窗口中每个像素点与其他各个像素点的欧氏距离之和； • 3）最后对Di进行排序，假设最小值为Dk，则第k个像素点的像素矢量作为矢量中值滤波的输出。 • 滤波窗口从左向右滑动，依次完成每一行的滤波，直至完成整幅图像的滤波。 矢量中值滤波

11. 目录 • 背景介绍 • 矢量中值滤波基本理论 • 矢量中值滤波电路设计 • 欧氏距离运算 • 欧氏距离求和 • 实验结果分析

12. 主要目的：减少运算单元的数量尤其是乘法和开方单元的数量主要目的：减少运算单元的数量尤其是乘法和开方单元的数量 • 设计思路 ：消除冗余计算 • 矢量中值滤波过程中存在的冗余计算有 矢量中值滤波电路设计 输入数据冗余 欧氏距离冗余 Di计算时的冗余

13. 目录 • 背景介绍 • 矢量中值滤波基本理论 • 矢量中值滤波电路设计 • 欧氏距离运算 • 欧氏距离求和 • 实验结果分析

14. 欧氏距离运算 • 相邻窗口中交叠的图像数据有6个，则冗余的欧氏距离有6*5/2=15 • 每次需要新计算的欧氏距离有36-15=21，故电路中需设计21个An运算单元 • 开方电路所占面积最大，为进一步减少开方单元的数量，将An分为3组，以流水线的方式工作输出给7个开方电路单元

15. 欧氏距离存储方案 欧氏距离运算

16. 目录 • 背景介绍 • 矢量中值滤波基本理论 • 矢量中值滤波电路设计 • 欧氏距离运算 • 欧氏距离求和 • 实验结果分析

17. 表中阴影部分表示可以复用的前一窗口的求和操作，红色数字的部分表示可以被下一窗口复用的求和操作。表中阴影部分表示可以复用的前一窗口的求和操作，红色数字的部分表示可以被下一窗口复用的求和操作。 欧氏距离求和

18. 下图是Di运算时的连接电路。图中sum_reuse信号表示Di运算时，相邻窗口中重复的欧氏距离的和（D1~D3复用D4~D6的中间结果，D4~D6复用D7~D9的中间结果） 。 欧氏距离求和

19. 矢量中值滤波整体电路

20. 目录 • 背景介绍 • 矢量中值滤波基本理论 • 矢量中值滤波电路设计 • 欧氏距离运算 • 欧氏距离求和 • 实验结果分析

21. 本文设计的矢量中值滤波电路在modelsim下仿真并在Xilinx FPGA Virtex 5 XC5VLX110T上综合。电路综合结果如下。 实验结果分析

22. 欧氏距离运算过程中，去冗余前后，所需运算单元数量对比欧氏距离运算过程中，去冗余前后，所需运算单元数量对比 实验结果分析 • Di运算过程中，去冗余前后，加法器数量对比 • 不同方法的矢量中值滤波执行时间

23. 滤波效果评价指标 实验结果分析

24. 实验选用lena，baboon，peppers等图像进行测试。分别使用matlab及本设计电路对测试图像进行矢量中值滤波处理，并与文献[11]进行了对比。实验选用lena，baboon，peppers等图像进行测试。分别使用matlab及本设计电路对测试图像进行矢量中值滤波处理，并与文献[11]进行了对比。 实验结果分析 • 从左到右依次为原始图像，噪声图像，matlab处理后的图像，本设计处理后的图像。

25. 分析了矢量中值滤波的研究现状 • 分析矢量中值滤波中冗余计算的产生 • 分别对欧式距离运算过程，及Di运算中产生的冗余计算进行处理，减少了加法、乘法、开方运算单元的数量，从而减小了电路的面积。 • 实验结果表明本设计能够实现在PSNR保持不变的情况下，减小电路的面积，节省运算时间 总结

26. [1] Chan, R.H.; Chung-Wa Ho; Nikolova, M., "Salt-and-pepper noise removal by median-type noise detectors and detail-preserving regularization," Image Processing, IEEE Transactions on , vol.14, no.10, pp.1479,1485, Oct. 2005 [2] Novoselac, V.; Zovko-Cihlar, B., "Image noise reduction by vector median filter," ELMAR, 2012 Proceedings, vol., no., pp.57,62, 12-14 Sept. 2012 [3] Akkoul, S.; Ledee, Roger; Leconge, R.; Harba, R., "A New Adaptive Switching Median Filter," Signal Processing Letters, IEEE , vol.17, no.6, pp.587,590, June 2010 [4] Esakkirajan, S.; Veerakumar, T.; Subramanyam, A.N.; PremChand, C.H., "Removal of High Density Salt and Pepper Noise Through Modified Decision Based Unsymmetric Trimmed Median Filter," Signal Processing Letters, IEEE , vol.18, no.5, pp.287,290, May 2011 [5] Astola, J.; Haavisto, P.; Neuvo, Y., "Vector median filters," Proceedings of the IEEE, vol.78, no.4, pp.678,689, Apr 1990 [6] Boudabous, A.; Ben AtItallah, A.; Kadionik, P.; Khriji, L.; Masmoudi, N., "FPGA Codesign Implementation of Vector Directional Filter," Image Processing Theory, Tools and Applications, 2008. IPTA 2008. First Workshops on, vol., no., pp.1,5, 23-26 Nov. 2008 [7] Samuel Morillas, Valent Gregori, Guillermo Peris-Fajarne. Isolating impulsive noise pixels in color images by peer group techniques [J].Computer Vision and ImageUnderstanding, 2008, 110(1): 102-116 [8] Kenney, C.; Deng, Y.; Manjunath, B.S.; Hewer, G., "Peer group image enhancement," Image Processing, IEEE Transactions on, vol.10, no.2, pp.326,334, Feb 2001 [9] Smolka B, Lukac R, Chydzinski A, et al. Fast adaptive similarity based impulsive noise reduction filter [J]. Real Time Imaging, 2003, 9 (4): 261-276. [10] Boudabous, A. Ben Atitallah, P. Kadionik, L. khriji , N. Masmoudi, "HW/SW FPGA Implementation of Vector Median Filter, " PRIME 2007 6.4 pp. 101-104 参考文献

27. [11] Anis BOUDABOUS, Lazhar KHRIJI, A. BEN ATITALLAH, P. KADIONIK, Nouri MASMOUDI, "Efficient Architecture and Implementation of Vector Median Filter in Co-Design Context," RADIOENGINEERING, VOL. 16, NO. 3, SEPTEMBER 2007, pp. 113-119 [12] Anis Boudabous, Ahmed Ben Atitallah, Lazhar Khriji, Patrice Kadionik, Nouri Masmoudi. "FPGA implementation of vector directional distance filter based on HW/SW environment validation," International Journal of Electronics and Communications, 2011, 65(3): 250-257. [13] Ahmed Ben Atitallah, Anis Boudabous, Lazhar Khriji and Nouri Masmoudi. Reconfigurable architecture of VDF filter for multidimensional data [J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS, 2012 [14] Boudabous, A.;Ben Atitallah, A.; Khriji, L.;Kadionik, P.;Masmoudi, N., HW/SW Design-Based Implementation of Vector Median Rational Hybrid Filter, INTERNATIONAL ARAB JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY,2010, 7(1): 70-74. [15] Tasdizen, O.; Hamzaoglu, I., "Computation Reduction Techniques for Vector Median Filtering and their Hardware Implementation," Digital System Design: Architectures, Methods and Tools (DSD), 2010 13th Euromicro Conference on, vol., no., pp.731,736, 1-3 Sept. 2010 参考文献