Reconfigurable pipelined architecture through instructions generated by genetic programming for morphological image processing using FPGAs

A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas dessas aplicações requerem processamento em tempo real e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. Também, a tarefa de projetar operadores morfológicos manualmente para uma dada aplicação não é trivial na prática. A programação genética, que é um ramo relativamente novo em computação evolucionária, está se consolidando como um método promissor em aplicações envolvendo processamento de imagens digitais. Seu objetivo primordial é descobrir como os computadores podem aprender a resolver problemas sem, no entanto, serem programados para essa tarefa. Essa área ainda não foi muito explorada no contexto de construção automática de operadores morfológicos. Assim, neste trabalho, desenvolve-se e implementa-se uma arquitetura original, de baixo custo, reconfigurável por meio de instruções morfológicas e lógicas geradas automaticamente através de uma aproximação linear baseada em programação genética, visando-se o processamento morfológico de imagens em tempo real utilizando FPGAs de alta complexidade, com objetivos de filtragem, reconhecimento de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais, para citar somente algumas aplicações. Exemplos de aplicações práticas envolvendo imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas são fornecidos e seus resultados são comparados com outras formas de implementação.Mathematical morphology supplies powerful tools for low level image analysis, with applications in robotic vision, visual inspection, medicine, texture analysis and many other areas. Many of the mentioned applications require dedicated hardware for real time execution. The task of designing manually morphological operators for a given application isnot always a trivial one. Genetic programming is a relatively new branch of evolutionary computing and it is consolidating as a promising method for applications of digital image processing. The main objective of genetic programming is to discover how computers can learn to solve problems without being programmed for that. In the literature little has been found about the automatic morphological operators construction using genetic programming. In this work, the development of an original reconfigurable architecture using logical and morphological instructions generated automatically by a linear approach based on genetic programming is presented. The developed architecture is based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and has among the possible applications, image filtering, pattern recognition and filter emulation. Binary, gray level and color image practical applications using the developed architecture are presented and the results are compared with other implementation techniques

Reconfigurable pipelined architecture through instructions generated by genetic programming for morphological image processing using FPGAs

A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas dessas aplicações requerem processamento em tempo real e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. Também, a tarefa de projetar operadores morfológicos manualmente para uma dada aplicação não é trivial na prática. A programação genética, que é um ramo relativamente novo em computação evolucionária, está se consolidando como um método promissor em aplicações envolvendo processamento de imagens digitais. Seu objetivo primordial é descobrir como os computadores podem aprender a resolver problemas sem, no entanto, serem programados para essa tarefa. Essa área ainda não foi muito explorada no contexto de construção automática de operadores morfológicos. Assim, neste trabalho, desenvolve-se e implementa-se uma arquitetura original, de baixo custo, reconfigurável por meio de instruções morfológicas e lógicas geradas automaticamente através de uma aproximação linear baseada em programação genética, visando-se o processamento morfológico de imagens em tempo real utilizando FPGAs de alta complexidade, com objetivos de filtragem, reconhecimento de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais, para citar somente algumas aplicações. Exemplos de aplicações práticas envolvendo imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas são fornecidos e seus resultados são comparados com outras formas de implementação.Mathematical morphology supplies powerful tools for low level image analysis, with applications in robotic vision, visual inspection, medicine, texture analysis and many other areas. Many of the mentioned applications require dedicated hardware for real time execution. The task of designing manually morphological operators for a given application isnot always a trivial one. Genetic programming is a relatively new branch of evolutionary computing and it is consolidating as a promising method for applications of digital image processing. The main objective of genetic programming is to discover how computers can learn to solve problems without being programmed for that. In the literature little has been found about the automatic morphological operators construction using genetic programming. In this work, the development of an original reconfigurable architecture using logical and morphological instructions generated automatically by a linear approach based on genetic programming is presented. The developed architecture is based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and has among the possible applications, image filtering, pattern recognition and filter emulation. Binary, gray level and color image practical applications using the developed architecture are presented and the results are compared with other implementation techniques

Real time, programmable logic devices based, pipeline architecture for morphological binary image processing

A morfologia matemática é o estudo da forma utilizando as ferramentas da teoria de conjuntos e representa uma área extremamente importante em análise de imagens. Suas operações básicas são a dilatação e a erosão, e através destas é possível realizar outras operações mais complexas. A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas destas aplicações requerem processamento em tempo real, e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. A análise de imagens em baixo nível geralmente envolve computações repetidas sobre estruturas grandes de dados. Assim, o paralelismo parece ser um atributo necessário de um sistema de hardware capaz de executar eficientemente estas tarefas. As ferramentas da morfologia matemática são bem adequadas à implementação em arquiteturas pipeline. A necessidade de sistemas capazes de realizar o processamento de imagens digitais em tempo real, com o menor custo e tempo de desenvolvimento, tem sido suprida pela tecnologia de dispositivos de lógica programável complexa. Assim, neste trabalho foi projetada e implementada uma arquitetura pipeline dedicada para dilatação e erosão de imagens binárias em tempo real utilizando dispositivos lógicos programáveis de alta capacidade. Esta arquitetura é capaz de processar imagens binárias de 512 x 512 pixels. Os estágios desta arquitetura são flexíveis, permitindo a reprogramação da forma e do tamanho dos elementos estruturantes utilizados nas operações morfológicas. A arquitetura desenvolvida apresentou um desempenho satisfatório, demonstrando ser uma alternativa viável e eficiente.Mathematical morphology is a very important image analysis area that uses set theory tools to study shapes. The basic operations in mathematical morphology are dilation and erosion, these can be used for more complex operations. Mathematical morphology has powerful tools for low level image processing and has been used in a wide range of applications such as robotic vision, visual inspection, medicine and texture analysis. Low level image processing requires repetitive processing over large data structures, dedicated parallel computing hardware is often used. Complex field programmable logic devices (CPLDs) have increasingly been used for the fast development of real time image processing systems. In this work we present a pipeline architecture for real time erosion and dilation operations, the architecture was developed using high density programmable logic devices. The developed architecture can process 512 x 512 pixels binary images, and has flexible stages that can be reprogrammed according to the shape and size of the structuring elements used in the morphological operations. Tests performed using the architecture demonstrated its good performance and that it is a good and efficient alternative for dedicated morphological image processing operations

A Genetic Programming Approach to Reconfigure a Morphological Image Processing Architecture

Mathematical morphology supplies powerful tools for low-level image analysis. Many applications in computer vision require dedicated hardware for real-time execution. The design of morphological operators for a given application is not a trivial one. Genetic programming is a branch of evolutionary computing, and it is consolidating as a promising method for applications of digital image processing. The main objective of genetic programming is to discover how computers can learn to solve problems without being programmed for that. In this paper, the development of an original reconfigurable architecture using logical, arithmetic, and morphological instructions generated automatically by a genetic programming approach is presented. The developed architecture is based on FPGAs and has among the possible applications, automatic image filtering, pattern recognition and emulation of unknown filter. Binary, gray, and color image practical applications using the developed architecture are presented and the results are compared with similar techniques found in the literature

ASSESSING THE CANOPY INTEGRITY USING CANOPY DIGITAL IMAGES IN SEMIDECIDUOUS FOREST FRAGMENT IN SÃO CARLOS - SP- BRAZIL1

ABSTRACT It is well-known that conducting experimental research aiming the characterization of canopy structure of forests can be a difficult and costly task and, generally, requires an expert to extract, in loco, relevant information. Aiming at easing studies related to canopy structures, several techniques have been proposed in the literature and, among them, various are based on canopy digital image analysis. The research work described in this paper empirically compares two techniques that measure the integrity of the canopy structure of a forest fragment; one of them is based on central parts of canopy cover images and, the other, on canopy closure images. For the experiments, 22 central parts of canopy cover images and 22 canopy closure images were used. The images were captured along two transects: T1 (located in the conserved area) and T2 (located in the naturally disturbance area). The canopy digital images were computationally processed and analyzed using the MATLAB platform for the canopy cover images and the Gap Light Analyzer (GLA), for the canopy closure images. The results obtained using these two techniques showed that canopy cover images and, among the employed algorithms, the Jseg, characterize the canopy integrity best. It is worth mentioning that part of the analysis can be automatically conducted, as a quick and precise process, with low material costs involved