A 42mW 60fps image enhancement accelerator chip to supplement image sensor of image recording device is proposed. By human adaptation model mimicking, neuro fuzzy logic based image enhancement algorith-m is proposed for light and dark adaptation. Multiscale retinex(MSR) is chosen for image enhancement algorithm, and adaptive neuro fuzzy inference system(ANFIS) is selected for neuro fuzzy logic. To achieve low power operation, recursive gaussian algorithm is adopted and mixed mode ANFIS with multidimensional membership function is implemented. Also, MSR dual level parallelization and two stage pipelining enables the chip to achieve real time operation
이미지 저장 장치의 이미지 센서의 성능을 보완하기 위한, 42 mW 60 fps로 동작하는 화질 개선 가속기가 칩으로 구현되었다. 인간의 적응 모델로부터 영감을 얻은 뉴로 퍼지 논리를 바탕으로 한 화질 개선 알고리즘을 명순응 및 암순응 기작의 용이성을 위해 제안하였다. 실제 구현을 위해서는 이미지의 다이나믹 레인지 개선에 강점을 보이는 멀티스케일 레티넥스 알고리즘이 화질 개선 알고리즘으로 채택되었고, 뉴럴 네트워크와 퍼지 로직이 결합된 어댑티브 뉴로 퍼지 인퍼런스 시스템이 뉴로 퍼지 논리 구현을 위해 선택되었다. 저전력 동작을 얻기 위해 다음과 같은 하드웨어 설계상의 방식이 제안되었다. 기존의 커널 방식의 연산이 아닌 곱셈기 개수와 저장 메모리 크기 면에서 실용적인 반복적인 방식의 가우시안 알고리즘이 적용하였다. 아날로그 디지털 혼성 모드로 어댑티브 뉴로 퍼지 인퍼런스 시스템을 구현하였으며, 이 때 기존의 일차원 퍼지 멤버쉽함수를 다차원으로 확장시켰다. 실시간 동작을 위해서는 멀티스케일 레티넥스 하드웨어 설계상에서 다음과 같은 방식을 제안하였다. 이중 단계의 평행화를 통해 서로 다른 두 단계의 연산을 가속화 할 수 있었고, 두 단계 파이프라이닝을 적용하여 칩으로 하여금 실시간 동작이 가능하게 하였다. 실제 제안된 알고리즘과 하드웨어 설계를 칩 제작을 통해 그 성능을 검증하였다.
