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 průměrovací obrazový filtr je netriviální algoritmus pro odstranění šumu v barevných obrázcích, jehož referenční softwarová implementace využívá aritmetické operace v plovoucí řádové čárce. Za účelem zjednodušení tohoto algoritmu pro implementaci v hardware byl zkoumán vliv různých reprezentací čísel a přibližných aritmetických operátorů na kvalitu filtrování obrazu. Kartézské genetické programování (CGP) bylo použito k automatizovanému návrhu aproximativních implementací 20-bitové násobičky se znaménkem, která je pak použita ve filtru obrazu namísto konvenční 32-bitové násobičky pracující v pohyblivé řádové čárce. Kromě použití několika technik, které snižují dobu návrhu, byl navržen nový mutační operátor pro CGP. Cílem bylo zlepšit kvalitu prohledávání a získat lepší aproximativní násobičky než při použití CGP se standardním mutačním operátorem. Obrazové filtry využívající vyvinuté aproximativní násobičky mohou ušetřit až 35% energie nutné 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"
}