| Title: | Высокопроизводительные архитектуры цифровой фильтрации изображений в системе остаточных классов на основе метода Винограда |
| Other Titles: | High-performance digital image filtering architectures in the residue number system based on the Winograd method |
| Authors: | Валуева, М.В. Ляхов, П.А. Нагорнов, Н.Н. Валуев, Г.В. |
| Issue Date: | Oct-2022 |
| Publisher: | Самарский национальный исследовательский университет |
| Citation: | Валуева, М.В. Высокопроизводительные архитектуры цифровой фильтрации изображений в системе остаточных классов на основе метода Винограда / М.В. Валуева, П.А. Ляхов, Н.Н. Нагорнов, Г.В. Валуев // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 5. – С. 752-762. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-933. |
| Series/Report no.: | 46;5 |
| Abstract: | Непрерывное совершенствование методов регистрации, обработки и хранения визуальной информации приводит к необходимости улучшения технических характеристик систем цифровой обработки изображений. В данной работе предлагаются новые высокопроизводительные архитектуры цифровых фильтров для обработки изображений по методу Винограда с вычислениями в системе остаточных классов с модулями специального вида. Для оценки производительности и аппаратных затрат предложенных архитектур проведено аппаратное моделирование с использованием программируемых логических интегральных схем в среде автоматизированного проектирования Xilinx Vivado 2018.3 для целевой платы Artix-7 xc7a200tffg1156-3. Результаты аппаратного моделирования показали, что предлагаемые архитектуры цифровых фильтров повышают производительность до 5,42 раза по сравнению с известными методами за счет увеличения аппаратных затрат. Результаты данного исследования могут быть использованы при проектировании сложных систем обработки и анализа изображений, с целью увеличения их производительности. |
| URI: | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-933 http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/23046 |
| Appears in Collections: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 2412-6179_2022_46_5_752-762.pdf | 845.83 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.