Image Processing Framework for an Embedded System
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Fecha
2017-07
Autores
López-Urías, Luis A.
Villavicencio-Velázquez, Luis F.
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Editor
ITESO
Resumen
Descripción
Los sistemas embebidos combinan software y hardware de computadora para realizar una función específica. Sin embargo, estos sistemas presentan un gran reto para la implementación eficiente de algoritmos a comparación a una PC, ya que tienen una cantidad de recursos muy limitados, por ejemplo, capacidad de memoria baja y bajo poder de procesamiento. El procesamiento de imágenes es utilizado para detectar objetos en una imagen o mejorar una fotografía, para ello se requiere de una alta capacidad y potencia de procesamiento. Derivado de este hecho, en la implementación de un marco de procesamiento de imágenes en un sistema embebido, se requiere usar al máximo el potencial de un microcontrolador para obtener un comportamiento ideal. Este estudio busca demostrar la viabilidad de desarrollar algoritmos de procesamiento de imágenes en dispositivos no reconfigurables, al implementar un sistema de procesamiento de imágenes en la tarjeta SAM V71 que use las optimizaciones provistas por el sistema. El enfoque incluye distintas herramientas del microcontrolador con el fin de lograr la salida deseada, tales como memoria de acceso directo, programación en ensamblador y optimización de algoritmos. El algoritmo seleccionado realizó la clasificación de pixeles en imágenes estáticas con base en centroides, el cual se implementó en distintas plataformas. De acuerdo a nuestros resultados, un sistema embebido puede sobrepasar los resultados de una PC de escritorio, lo cual se establece a través del tiempo de ejecución y el tamaño de la información procesada. Embedded systems combine computer hardware and software for a specific function. However, embedded systems present more challenges for the efficient performance of algorithms compared to a PC because they have a limited amount of resources, such as low memory capacity and limited processing power. Image processing is used for detecting objects in an image or enhancing a photograph, requiring a high memory capacity and processing power. In view of this fact, deploying an image processing framework in an embedded system requires maximizing the potential of the microcontroller to obtain an ideal behavior. Our study seeks to demonstrate the feasibility of developing image processing in a non-reconfigurable device by using the available optimizations for algorithms in the system and implementing a framework for image processing in a SAM V71 board. Our approach included different tools provided by the microcontroller, such as direct memory access, assembler programming, and algorithm optimizations in order to achieve the desired output. The selected algorithm performed the pixel classification based on centroids over static images and it was implemented across different platforms. According to our results, an embedded system can outperform a desktop PC based on the execution time of an algorithm and the size of the processed information.
Palabras clave
K-means, Embedded Systems, MATLAB, ARM, SAM V71, Image Processing, Procesamiento de Imágenes, Sistemas Embebidos, Sistemas Empotrados, Imágnes Estáticas
Citación
López-Urías; L. A.; Villavicencio-Velázquez, L. F. (2017). Image Processing Framework for an Embedded System. Trabajo de obtención de grado, Especialidad en Sitemas Embebidos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.