| 講演名 | 2012-05-30 FPGAを用いたLevel Set法の高速計算(画像処理(2)) 津山 治久, 丸山 勉, |
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| 抄録(和) | 画像セグメンテーションは画像処理の中でも特に重要な処理の一つである.その中で,レベルセット法は大変有力な画像セグメンテーションの手法として知られている.レベルセット法は,3次元の補助関数を用いることで様々な形状の物体を検出することができるが,その計算量は非常に多い.そのため計算量を減らすための方法がこれまでに数多く提案されてきた.本報告では,レベルセット法の新たなアルゴリズムの提案とFPGAへの実装方法について述べる.本報告が提案するアルゴリズムは,ハードウェア上で並列処理できるように設計されており,ハードウェアを用いることにより非常に高速な処理が可能である.さらに従来の手法では困難であった画像中の全ての物体を検出することができる.我々はこのアルゴリズムをXilinx XC4VLX160に実装した.その性能は,640×480画素の画像に対して約700fpsである. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a new level set algorithm for real-time image segmentation, and its FPGA implementation. Our algorithm is designed so that high performance can be achieved on hardware platforms by simplifying the memory access sequence. For simplifying the memory access sequence, more computation is required than previous algorithms, but its performance on FPGA is fast enough for real-time applications. |
| キーワード(和) | 画像処理 / 画像セグメンテーション / レベルセット法 / FPGA |
| キーワード(英) | image processing / image segmentation / level set / FPGA |
| 資料番号 | RECONF2012-17 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2012/5/22(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | FPGAを用いたLevel Set法の高速計算(画像処理(2)) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | AN FPGA ACCELERATION OF A LEVEL SET SEGMENTATION METHOD |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像処理 / image processing |
| キーワード(2)（和/英） | 画像セグメンテーション / image segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | レベルセット法 / level set |
| キーワード(4)（和/英） | FPGA / FPGA |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 津山 治久 / Haruhisa TSUYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 筑波大学 University of Tsukuba |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 丸山 勉 / Tsutomu MARUYAMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 筑波大学 University of Tsukuba |
| 発表年月日 | 2012-05-30 |
| 資料番号 | RECONF2012-17 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 70 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |