In this thesis a new hierarchical MRF image model for image processing and segmentation is proposed, and the algorithm is implemented on a DSP processor. The architecture of low power MCU with efficient DSP interface and the architecture of DSP processor for image processing are also presented.
The proposed MRF model consists of two levels of MRF. The first level is intensity process and the second one is label process. The energy functions for the two random fields are designed as an optimization criterion. For the sake of computational efficiency, a deterministic relaxation algorithm is adopted for optimizing energy function of the intensity process. The label process is optimized through a region merge approach. The tightly coupled information interchange between segmentation procedure and restoration procedure makes the model robust against noises and also makes the segmentation procedure be performed without any a priori knowledge about regions so as to be applied to very large classes of domains.
The proposed algorithm is implemented on CalmMedia, which is a VLIW fixed point DSP processor. The original proposed algorithm is modified and simplified to be adequate for DSP implementation. In order to maximize algorithm performance, several optimization techniques such as loop unrolling, loop optimization, and delayed branch are used, and instruction level parallelism is massively pursued.
The architecture of low power MCU with efficient DSP interface and the architecture of DSP processors for audio and image processing are proposed and implemented. Some additional image processing algorithms such as camera processing, DCT/IDCT, and ME/MC are described, and simulation results and performance estimation are presented.
본 논문에서는 영상 복원과 영상 분할을 위한 새로운 계층 구조를 갖는 MRF 영상 모델을 제시하고, 제시된 알고리즘을 DSP 프로세서에 구현한다. 효율적인 DSP 인터페이스를 가진 저전력 MCU의 구조와 영상 처리를 위한 DSP 구조 또한 제안된다.
제안된 MRF 모델은 두 계층의 MRF로 구성된다. 첫번째 계층은 intensity process이고 두번째 계층은 label process이다. 두 랜덤 필드를 위한 에너지 함수를 정의하여 최적화의 기준으로 사용한다. 계산의 효율성을 위하여 intensity process를 최적화할 때 deterministic relaxation 알고리즘을 사용한다. label process는 영역 병합 방법으로 최적화된다. 분할 과정과 복원 과정간에 긴밀한 정보 교환이 이루어짐으로 해서 제안된 모델은 잡음에 강하며, 분할 과정이 사전 지식을 사용하지 않고 수행되게 함으로써 그 적용 범위가 매우 넓다.
제안된 알고리즘을 VLIW 구조를 가진 고정 소수 DSP 프로세서인 CalmMedia에 구현하였다. DSP 구현에 적합하도록 원래의 제안된 알고리즘을 변형 및 단순화 시켰다. 알고리즘의 수행 속도를 최대화 시키기 위해서 루프 확장, 루프 최적화, delayed branch 등의 기법을 사용했으며 명령어 수준의 병렬화를 최대한 추구하였다.
효율적인 DSP 인터페이스를 가진 저전력 MCU의 구조와 오디오 및 이미지 처리를 위한 DSP 프로세서의 구조를 제안하고 구현하였다. 카메라 처리, DCT/IDCT, ME/ME같은 영상 처리 알고리즘에 대해 설명하고 성능을 분석하였다.
