Implementación Hw de algoritmos de Tratamiento Digital de Señal. Máster en CC y Tecnologías de la Computación Curso

Transcripción

1 Implementación Hw de algoritmos de Tratamiento Digital de Señal Computación Curso

2 Índice 1. Introducción 2. Objetivos 3. Algoritmos en Teledetección y Reconocimiento de Voz 4. Conclusiones. Posibles líneas de trabajo 5. Bibliografía 2

3 1. Introducción Necesidad de procesado rápido en Teledetección: Búsquedas offline en grandes archivos de datos Computaciones en tiempo real Algoritmos con ciclo interno con gran número de operaciones básicas susceptibles de ser aceleradas. Detectar cuellos de botella en velocidad. Aprovecha el paralelismo inherente en las operaciones básicas de tratamiento de imagen 3

4 1. Introducción Uso FPGA- Field Programmable Gate Array. Prototipado Rápido Evitar uso HDL: Códigos largos, posibilidad de errores No accesibles para los programadores Herramientas S.A.N Uso L.A.N: C/C++, Java, Matlab 4

5 2. Objetivos Aumentar la velocidad de cómputo de la información que se extrae en teledetección Utilizar FPGA, por su tamaño (portabilidad) y relativo bajo coste. Pueden ser utilizados incluso para Co-diseñar aplicaciones Tecnología que aguanta radiaciones del entorno donde se encuentran los satélites 5

6 2. Objetivos Entrada Implementación Hw Salida Simulink blockset Xilinx blockset Simulink blockset Prototipado Virtual Diseñar utilizando la ténica Hardware in the loop Uso del System Generator como herramienta-puente, que traduce el modelo Simulink a un bloque Xilinx. Cosimulación: Se genera una implementación hardware (bitstream) y se asocia a un bloque de co-simulación. 6

7 2. Objetivos + 7

8 2. Objetivos 8

9 2. Objetivos Dos posibilidades (I): Bloques existentes en Xilinx blockset Mismos resultados de simulación 9

10 2. Objetivos Dos posibilidades (II): Codificación en Matlab, mediante M-code Block. Soporta un subconjunto de Matlab Mismo resultado de simulación 10

11 2. Objetivos Ejemplo utilizando los dos métodos: Maleeha Kiran, Kan Mei War, Lim Mei Kuan, Liang Kim Meng & Lai Weng Kin Implementing image processing algorithms using Hardware in the loop approach for Xilinx FPGA. IEEE 2008 International Conference on Electronic Design. December 1-3, 2008, Penang, Malaysia 11

12 3. Algoritmos en Teledetección Funciones de pre-procesado: Corrección radiométrica Corrección geometrica Visualización y mejora: Visualización en blanco y negro Visualización en color Mejora de contraste Operaciones algebraicas con imágenes Filtrado espacial Detección de bordes Extracción de la información Clasificación supervisada, no supervisada y contextual Análisis de datos e imágenes 12

13 3. Algoritmos en Teledetección ALGORITMO DE SOBEL Si definimos A como la imagen original y Gx y Gy son los dos kernels que representan para cada punto las aproximaciones horizontal y vertical de las derivadas de intensidad, el resultado es calculado como: En cada punto de la imagen, los resultados de las aproximaciones de los gradientes horizontal y vertical pueden ser combinados para obtener la magnitud del gradiente: Con esta información, podemos calcular también la dirección del gradiente: donde, por ejemplo, Θ es 0 para bordes verticales con puntos más oscuros al lado izquierdo. 13

14 3. Algoritmos en Teledetección ALGORITMO DE CANNY Primera etapa de reducción de ruido, se realiza la convolución de la imagen con un filtro gaussiano: Segunda etapa búsqueda de gradientes, se utiliza por ejemplo el algoritmo de Sobel. Tercera etapa Supresión no máxima al resultado del gradiente El objetivo de este paso es Obtener bordes de 1 pixel de grosor Cuarta etapa. Histéresis de umbral a la supresión no máxima Permite eliminar máximos procedentes de ruido, etc 14

15 3. Algoritmos en Teledetección Detección de bordes. Sobel y Canny Sobel y Canny en matlab: satelite = imread( satellite.gif'); imshow(satelite); BW1 = edge(satelite,'sobel'); BW2 = edge(satelite,'canny'); figure, imshow(bw1) ; figure, imshow(bw2) 15

16 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA Construir modelo en Simulink Analizar y optimizar dicho modelo Elaborar diseño para implementarlo sobre FPGA Generar HDL desde Simulink Verificar (Co-simulación) SIMULINK HDL FPGA 16

17 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA Nivel de sistema Verificación de requerimientos a nivel de comportamiento 17

18 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA Diseño y Verificación para Implementación Modificaciones para adaptar diseño a implementación hardware: u 2 y por u y comparación Necesidad de estudio previo 18

19 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA Punto Fijo Entrada 9 bits con BS Salida 11 bits con BS Se debe intentar usar el menor número de bits posible. Necesidad de estudio previo 19

20 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA Similar a la conversión de entrada (al revés) 20

21 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA 21

22 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA A partir de aquí se puede introducir código generado en ISE. 22

23 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA Otras formas de implementar para Xilinx con System Generator (Altera-DSPBuilder): Desde los bloques existentes en Simulink: 23

24 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA Otras formas de implementar para Xilinx con System Generator (Altera-DSPBuilder): Desde el programa en Matlab: function edge_image = sobel(sample) % Convolución de dos matrices diferentes con la señal Kx = [[-1 0 1];[-2 0 2];[-1 0 1]]; Ky = [[ ];[0 0 0];[1 2 1]]; Necesidad de simplificar En todos los casos Gx = convn(sample, Kx, 'same'); Gy = convn(sample, Ky, 'same'); edge_image = sqrt(gx.*gx + Gy.*Gy); max_val = max(edge_image(:)); edge_image = edge_image./ max_val; end 24

25 3. Algoritmos en Teledetección sobre FPGA (Resumen) Desde la Idea a la Implementación con Matlab-Simulink Pasos a seguir: Algoritmo Conversión a Punto Fijo Generación VHDL Verificación y Refinamiento programa en matlab System-Generator-DSP Builder bloques específicos Simulink bloques genéricos Simulink 25

26 3. Reconocedor Robusto de Palabras Aisladas (I) Palabra de entrada Cancelación ruido Extracción paramétrica Entrenamiento cuantificador Entrenamiento MOM Preprocesado LC Entrenamiento Repositorio modelos Cuantificación Calculo probabilidades Reconocimiento Codiseño.Cancelador Palabra reconocida 26

27 3. Reconocedor Robusto de Palabras Aisladas (II) Palabra entrenamiento Cancelación ruido Extracción paramétrica Entrenamiento cuantificador Entrenamiento MOM Preprocesado LC Entrenamiento Repositorio modelos Cuantificación de vectores Codiseño.Cancelador 27

28 3. Reconocedor Robusto de Palabras Aisladas (III) Palabra a reconocer Cancelación ruido Extracción paramétrica Preprocesado LC Repositorio modelos Cuantificación Calculo probabilidades Reconocimiento Codiseño.Cancelador Palabra reconocida 28

29 3. Reconocedor robusto de palabras aisladas (IV) Algoritmo LSL cancelador Codiseño.Cancelador 29

30 3. Reconocedor robusto de palabras aisladas (V) Algoritmo LSL cancelador f m-2 (n) + f m-1 (n) k m -1(n) r f m - 2 (n) - b m -2 (n) k i + 1 (n) b r i (n - 1) Z b m -1 (n) aux m - 2 (n) r b m - (n) 2 aux m - 1 b m - 1 r (n) (n) e m +1 (n+1) r m (n) Codiseño.Cancelador 30

31 4. Conclusiones. Posible línea de trabajo Por qué? Necesidad en ocasiones de portabilidad, velocidad o limitaciones de entorno. Qué dispositivos? FPGA de Xilinx y Altera, versatilidad, rápidez de diseño Cómo? Uso de herramientas CAE. Matlab-Simulink-ISE / Matlab- Simulink-Quartus 31

32 4. Conclusiones. Posible línea de trabajo Creación de una librería de algoritmos de Tratamiento de Señal (Teledetección, Reconocimiento de voz ) implementables sobre FPGA s desde Matlab/Simulink. Implementación con técnicas de Codiseño de aplicaciones de Teledetección (Con DSP+FPGA) Estudio del conjunto de instrucciones sintetizables de Matlab creación de un posible Compilador. 32

33 5.-Bibliografía 1. CRAIG A. LEE, SAMUEL D. GASSTER,, ANTONIO PLAZA, CHEIN-I CHANG,, AND BORMIN HUANG. Recent Developments in High Performance Computing for Remote Sensing: A Review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol. 4, No. 3, September JAMES THEILER, JAN FRIGO, MAYA GOKHALE, AND JOHN J. SZYMANSKI, Codesign of Software and Hardware to Implement Remote Sensing Algorithms. Proc. SPIE (nternational Society for optics, photonics, and imaging engineering.) 4480, 86 (2002); doi: / GONZALO, C., LILLO SAAVEDRA, M., MERINO, F. J., 2008, Fusión IHS Ponderada Mediante Dimensión Fractal,La Geomática al servicio de la Geociencia por un desarrollo sostenible (ISBN: ) 4. MALEEHA KIRAN, KAN MEI WAR, LIM MEI KUAN, LIANG KIM MENG & LAI WENG KIN Implementing image processing algorithms using Hardware in the loop approach for Xilinx FPGA. IEEE 2008 International Conference on Electronic Design. December 1-3, 2008, Penang, Malaysia

34 MUCHAS GRACIAS!