Detail publikace
Evolutionary Approximation in Non-Local Means Image Filters
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY)
Cartesian genetic programming, image filter, approximate multiplier, automated design, mutation
Nelokálních průměrovacíobrazový filtr je netriviální algoritmus pro odstranění šumu v barevných obrázcích,jehož referenční softwarová implementace využívá aritmetické operace v plovoucířádové čárce. Za účelem zjednodušení tohoto algoritmu pro implementaci vhardware byl zkoumán vliv různých reprezentací čísel a přibližnýcharitmetických operátorů na kvalitu filtrování obrazu. Kartézské geneticképrogramování (CGP) bylo použito k automatizovanému návrhu aproximativních implementací20-bitové násobičky se znaménkem, která je pak použita ve filtru obrazu namístokonvenční 32-bitové násobičky pracující v pohyblivé řádové čárce. Kromě použitíněkolika technik, které snižují dobu návrhu, byl navržen nový mutační operátorpro CGP. Cílem bylo zlepšit kvalitu prohledávání a získat lepší aproximativnínásobičky než při použití CGP se standardním mutačním operátorem. Obrazovéfiltry využívající vyvinuté aproximativní násobičky mohou ušetřit až 35% energienutné pro operace násobení při zanedbatelném poklesu kvality filtrace obrazu.
@inproceedings{BUT179617,
author="Matěj {Válek} and Lukáš {Sekanina}",
title="Evolutionary Approximation in Non-Local Means Image Filters",
booktitle="2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)",
year="2022",
pages="2759--2766",
publisher="Institute of Electrical and Electronics Engineers",
address="Praha",
doi="10.1109/SMC53654.2022.9945091",
isbn="978-1-6654-5258-8"
}