dc.contributor.advisor | Kjeldsberg, Per Gunnar | |
dc.contributor.advisor | Njølstad, Tormod | |
dc.contributor.author | Runshaug, Eirik Sebastian | |
dc.date.accessioned | 2023-09-29T17:21:15Z | |
dc.date.available | 2023-09-29T17:21:15Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:143650281:23691302 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3093197 | |
dc.description.abstract | I denne oppgaven er forskjellige malmatching-algoritmer, samt eksempler på deres mask-
invareimplementasjoner sammenlignet. Algoritmene er Normalisert Kryss-korrelasjon, Null-
gjennomsnittlig Normalisert Kryss-korrelsjon og Sum av Absolutte differanser, som er vanlige
å bruke i malmatching. Å utføre kryss-korrelasjon gjennom Fourier transform er også sam-
menlignet.
Sum av absolutte differanser var valgt som en algoritme å implementere på et ZCU104
Evaluerings sett, for å akselerere malmatching-prosessen ved å bruke en FPGA. Designet
plasserer refernase og mal data i PS RAM på en flettet måte, før det sender data gjennom
DMA til PL. Desinet funket ikke på FPGAen, og ingen malmatching-prosess var utført i mask-
invare. Estimeringer av implementasjonen viser at på grunn av den trege minnehåndtering
ville systemet vært tregere enn en alternativ høynivå tilnærming. Dette skyldes flettingen
av data i tillegg til mange minneaksesser. Teoretisk utførelse hvor man antar mer effektiv
minnehåndtering viser betydelig akselerasjon av prosessen, spesielt for små malstørrelser.
Støymessig virker algoritmen særlig treffsikker for store malstørrelser når Gaussisk støy er
lagt på bildene. For store maler, er de få feil og de feilene er små. For små malstørrelser er
treffsikkerheten lav. De største feilene er også signifikante. | |
dc.description.abstract | In this thesis, different template matching algorithms and examples of their hardware imple-
mentations are compared. The algorithms are Normalized Cross-Correlation (NCC), Zero-
mean Normalized Cross Correlation and Sum of Absolute Differences, which are commonly
used for template matching. A Fourier transform approach for Cross-correlation is also
compared.
Sum of Absolute Differences was chosen as an algorithm to implement on the ZCU104
Evaluation kit, in order to accelerate the template matching process using the FPGA. The
design places reference and template data in PS RAM in an interleaved fashion, and uses
DMA to transfer data to the PL. The design was not implemented correctly on the FPGA,
and no template matching process was completed in hardware. Estimations of the implemen-
tation also show that the slow memory organization would make the system slower than an
alternative high level approach. This is caused by the interleaving of memory, as well as many
memory accesses. Theoretical execution assuming more efficient memory organization show
significant speed-up. Accuracy wise, the algorithm shows high accuracy for larger template
sizes when a Gaussian noise is added. For these larger template sizes, there are few and
small errors. For smaller template sizes, the hit rate is poor. The largest errors for smaller
templates are significant. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | TEMPLATE MATCHING OF SPECKLE IMAGES USING A SUM OF ABSOLUTE DIFFERENCES ALGORITHM ON FPGA
Template matching of speckle images using a sum of absolute differences algorithm on FPGA | |
dc.type | Master thesis | |