Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorSvartad, Kjetil
dc.contributor.advisorOrlandic, Milica
dc.contributor.authorAvagian, Karine
dc.date.accessioned2019-10-26T14:03:53Z
dc.date.available2019-10-26T14:03:53Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2624662
dc.description.abstractDenne masteroppgaven presenterer en metode for å forbedre romlig oppløsning i hyperspektrale bilder. Uskarpheter i bilder modelleres ved hjelp av foldning (convolution) med en "Point Spread Function" (PSF), som antas å være kjent. Et tre-dimensjonalt hyperspektralbilde modelleres som en komposisjon av flere to-dimensjonale bilder. Uklarhet i bildene reduseres ved hjelp av en akselererert Richardon-Lucy (RL) dekonvolusjon. Original bildestørrelse bevares ved hjelp av "boundary conditions". Algoritmen er implementert i C, med både "floating-point" og "fixed-point" representasjoner. Kvantiseringsfeilen mellom representasjonene er neglisjerbar. Algoritmen er derreter beskrevet i VHDL og kjørt på an FPGA-basert plattform (Xilinx Zynq-7020). To arkitekturer har blitt designet, den første, Architecture-1, optimalisert med hensyn til kommunikasjonstid med ekternt minne, og den andre, Architecture-2, optimalisert med hensyn til intern FPGA lagringsplass. Begge arkitekturene er parametrisert med hensyn til bildestørrelse og konfigurerbar i kjøretid med hensyn til antall iterasjoner i algoritmen. I tillegg er Architecture-2 konfigurerbar ved kjøretid med hensyn til kernel størrelse, der maksimal kernel størrelse er 9 x 9. Kjøretid til Architecture-2 er to ganger raskere enn for Architecture-1. Kjøretid for de implementerte arkitekturene er sammenlignet med en software-basert implementasjon som kjøres på samme platform, der akselerasjonen er lik 60 for Architecture-2. Kjøretid er også sammenlignet med en HW/SW implementasjon av RL-dekonvolusjon or en akselerasjon lik 26 er oppnådd for Architecture-2. Sammelignet med en state-of-the-art implementasjon, akselerasjon lik 1.8 for Architecture-2.
dc.description.abstractThis work presents a method to reduce the spatial degradation in hyperspectral images caused during the image acquisition process. The degradation is modeled by a convolution with a Point Spread Function (PSF), which in this work, is assumed to be known. The three-dimensional hyperspectral images are modeled as a composition of two-dimensional independent images. Degradation is reduced by applying an accelerated Richardson-Lucy (RL) deconvolution algorithm on each individual image. Boundary conditions are introduced in order to keep a constant image size without distorting the estimated image boundaries. An algorithm is implemented in C in both the floating-point and fixed-point representations. The quantization error between the two representations is negligible. The RL-deconvolution algorithm is fully ported on an FPGA-based platform (i.e., Xilinx Zynq-7020) using the hardware description language VHDL. Two architectures are designed and called Architecture-1 and Architecture-2. The former is optimized with respect to the communication time with an external memory and the latter is optimized for limited storage. Both architectures are parameterized with respect to the image size and run-time configurable with respect to the number of iterations. In addition, Architecture-2 is run-time configurable with respect to the kernel size with a maximum kernel size equal to 9 x 9. The execution time of implemented architectures is compared to a software only implementation of the algorithm running on the same Xilinx Zynq platform. A speed-up by a factor of 30 is achieved for Architecture-1 and a speed-up by a factor of 60 is achieved for Architecture-2. The execution time is also compared to a HW/SW implementation of the RL-deconvolution and a speed-up by a factor of 13 is achieved for Architecture-1 and a speed-up by a factor of 26 is achieved for Architecture-2. Compared to a state-of-the-art solution, a speed-up by a factor of 1.8 is achieved for the Architecture-2 when running a standard RL-deconvolution.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleAn FPGA-oriented Hardware Implementation of Richardson-Lucy Deconvolution Algorithm for Hyperspectral Images
dc.typeMaster thesis


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel