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Previous issue date: 2016-08-01 / This work proposes the exploration of approximate adders circuits for the implementation of power-efficient for Image Processing. The Gaussian filter is a convolution operator which is used to blur images and to remove noise. On the other hand, the Gradient of an image measures how it is changing. Both blocks can be designed in hardware using only shifts and additions/subtractions. In this work we exploit a set of approximate adders in order to implement energy-efficient filters. The tree of adders of Gaussian and Gradient filters are implemented using one Copy of bits adder, as well as an Error-Tolerant Adders - ETA. The approximate architectures are compared to the best precise implementation of the filters. As the Gaussian and Gradient blocks are part of the Canny edge detector algorithm, we have implemented the tree of adders of the filters aiming this application. In particular, an algorithm was proposed in the scope of this work in order to achieve the best adder trees for the Gaussian and Gradient filters. The main results show that for an efficient power realization of this algorithm, the best strategy consists in the implementation of the Gaussian filter with ETA I adder, and the Gradient filter with the Copy of bits adder. The approximate Gaussian and Gradient filters were applied to the fully hardware of Canny edge detector. The main results showed that the approximate Canny edge detector architectures present the best performance and precision metrics results, for most of the cases, when using both the Copy of bits and ETA I adders. For these tests a set of true images were used. The synthesis results showed that the use of the Gaussian and Gradient filters including the Copy of bits and ETA I adders has been efficient to the hardwired Canny edge detector that presented both area and energy consumption reductions. / Este trabalho propõe a exploração de circuitos somadores aproximados para a implementação de filtros eficientes em consumo de potência para Processamento de Imagem. O filtro Gaussiano é um operador de convolução que é usado para borrar as imagens e remover ruídos. Por outro lado, o Gradiente de uma imagem quantifica o quanto uma imagem está mudando. Ambos os blocos podem ser implementados em hardware usando apenas operações de deslocamento e somas/subtrações. Nesse trabalho, um conjunto de somadores aproximados é explorado para a implementação de filtros eficientes em termos de energia. As árvores de somadores dos filtros Gaussiano e Gradiente são implementadas usando um somador aproximado baseado na cópia de bits para a saída, bem como somadores tolerantes a erros (ETA - Error-Tolerant Adders). As arquiteturas aproximadas são comparadas com as implementações dos filtros com somadores precisos. Como os blocos Gaussiano e Gradiente são partes integrantes do algoritmo de detecção de bordas de Canny, logo as árvores de somadores dos filtros Gaussiano e Gradiente foram implementadas visando a esta aplicação. Em particular, um algoritmo foi proposto no âmbito deste trabalho para encontrar a melhor composição da árvore de somadores nos filtros Gaussiano e Gradiente. Os principais resultados mostram que, para a realização eficiente em potência desse algoritmo, as melhores estratégias consistem na implementação do filtro Gaussiano com o somador ETA I e a implementação do filtro Gradiente com o somador baseado em cópia de bits. Os filtros Gaussiano e Gradiente aproximados foram aplicados ao circuito completo de detecção de bordas de Canny. Os resultados mostraram que as arquiteturas de detecção de bordas de Canny aproximadas, com somadores baseado na cópia de bits e ETAI, na maioria dos casos possuem melhores resultados em relação às métricas de desempenho e precisão, com relação à arquitetura precisa. Os testes foram realizados usando um conjunto de imagens reais. Os resultados da síntese em ASIC mostraram que, as aproximações dos filtros Gaussiano e Gradiente com os somadores baseado em cópia de bits e ETA I trazem economia em área e energia ao circuito de detecção de bordas de Canny.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.ucpel.edu.br:tede/516 |
| Date | 01 August 2016 |
| Creators | Oliveira, Julio Francisco Rocha de |
| Contributors | Costa, Eduardo Antonio César da, Bampi, Sérgio, Franco, Denis Teixeira, Almeida, Sérgio José Melo de |
| Publisher | Universidade Catolica de Pelotas, Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao#, #8441657112416264052#, #600, UCPel, Brasil, Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas#, #-8792015687048519997#, #600 |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel, instname:Universidade Católica de Pelotas, instacron:UCPEL |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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