형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 VLSI 구조 설계

VLSI Architecture Design of Reconstruction Filter for Morphological Image Segmentation

본 논문에서는 형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 새로운 VLSI 구조를 제안한다. $h_{max}$ 연산에 기반한 재구성 필터는 영역의 경계정보는 보존하면서 영역 내부만을 평탄화하는 단순화 필터이다. 제안한 구조에서는 분할 메모리 구조와 효과적 영상 스캔 방법을 도입하여 연산량과 시간을 줄였다. 분할 메모리 구조는 연산에 필요한 데이터의 동시 접근을 가능하게 하여 병렬 데이터 처리를 가능하게 하며, 확장된 화소 연결관계를 통해 스캔에 의한 단순화 정도를 높인다. 제안한 선택적 순방향 스캔은 간단한 연산부의 도입을 통해 hmax 연산이 영상의 밝기값에 의존적인 단점을 극복하여 잡음제거와 동시에 적은 연산량으로 단순화를 수행할 수 있게 한다. 제안한 구조는 VHDL을 이용하여 기술하였으며, CAD 툴인 Mentor를 이용한 실험 결과 기존의 방법에 비해 18%정도의 연산만으로도 효과적 영상 단순화를 수행함을 확인하였다.

In this paper, the new VLSI architecture of a reconstruction filter for morphological image segmentation is proposed. The filter, based on the $h_{max}$ operation, simplifies the interior of each region while preserving the boundary information. The proposed architecture adopts a partitioned memory structure and an efficient image scanning strategy to reduce the operations. The proposed memory partitioning scheme makes it possible that every data required for processing can be read from each memory at a time, resulting in parallel data processing. By the extended connectivity consideration, the operation is much decreased because more simplification is achieved in scanning stage. The selective raster scan strategy endows the satisfactory noise removal capability with negligible hardware complexity increase. The proposed architecture is designed using VHDL, and functional evaluation is performed by the CAD tool, Mentor. The experiment results show that the proposed architecture can simplify image profile with less than 18% operations of the conventional method.