Detail publikace
Evolution of efficient real-time non-linear image filters for FPGAs
Non-linear image filter, noise removal, Cartesian genetic programming, evolutionary design, digital circuit
Zpracování obrazu je oblastí, ve které byla řada vysoce kvalitních výsledků dosažena pomocí technik soft computingu. Evoluční algoritmy jsou stochastické optimalizační metody, které byly využity jak pro optimalizační, tak i pro návrhové úlohy. Při evolučním návrhu obvodů se používá kartézské genetické programování spolu s evolučními strategiemi. Tímto způsobem lze rovněž navrhovat obrazové filtry. Přepínané filtry jsou pokročilé nelineární filtry, které se snaží detekovat a filtrovat pouze poškozené pixely obrázku a současně nemodifikovat nepoškozené pixely. Tento článek ukazuje způsob návrhu přepínaných filtrů pomocí kartézského genetického programování. Metoda je ověřena v úlohách návrhu filtrů pro potlačení šumu typu sůl a pepř, obecného výstřelového šumu, dávky impulsů a jejich kombinací. Evolučně navržená řešení byla porovnána s běžně používanými filtry. Bylo prokázáno, že evolučně navržené filtry představují dobrý kompromis mezi kvalitou filtrace a implementační cenou v FPGA.
@article{BUT103404,
author="Zdeněk {Vašíček} and Michal {Bidlo} and Lukáš {Sekanina}",
title="Evolution of efficient real-time non-linear image filters for FPGAs",
journal="SOFT COMPUTING",
year="2013",
volume="17",
number="11",
pages="2163--2180",
doi="10.1007/s00500-013-1040-8",
issn="1432-7643"
}