Operator Library: Filter
FIRoperatorNxM 연산자는 매개변수로 설정 가능한 계수와 입력 커널 요소의 곱의 합을 계산합니다. 계수는 Coefficients 파라미터를 사용하여 정의할 수 있습니다.
예를 들어 살펴보겠습니다. 수직 에지를 검출하기 위한 다음과 같은 Sobel 필터 계수 H가 있다고 가정해 보겠습니다.
이 필터는 다음 이미지 I에 적용됩니다.
위치 I(2,2) = 31인 픽셀에 대해 출력 O에서 다음과 같은 결과를 얻습니다.
필요한 입력 커널을 생성하려면 FIRkernelNxM, LineNeighboursNx1 또는 PixelNeighbours1xM과 같은 연산자를 사용하십시오.
Operator 제한 사항
-
ImageWidth < 2*Parallelism are not allowed
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빈 이미지, 즉 픽셀이 없는 이미지는 허용되지 않습니다.
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빈 라인이나 길이가 다른 라인은 허용되지 않습니다.
| Coefficients | |
|---|---|
| Type | static/dynamic 읽기/쓰기 매개변수 |
| Default | identity |
| Range |
|
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이 파라미터는 필터 커널의 계수를 정의합니다. Signed 및 unsigned 정수 값이 허용됩니다. 연산자의 입력 커널 크기가 변경되면 계수도 변경됩니다. 입력 커널 크기를 변경한 후 계수를 확인하십시오. 계수 값으로 인해 출력 Bit Width가 64 bit를 초과해서는 안 됩니다. |
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| CoefficientsType | |
|---|---|
| Type | static parameter |
| Default | SIGNED |
| Range | SIGNED, UNSIGNED |
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이 파라미터는 계수의 signed 여부를 정의합니다. 이것은 동적 계수에 대해서만 평가됩니다. 정적 계수는 항상 signed입니다. |
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| CoefficientsMaxBits | |
|---|---|
| Type | static parameter |
| Default | 16 |
| Range | [2, 16] |
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이 파라미터는 동적 계수의 크기를 비트 단위로 정의합니다. 정적 계수에는 사용되지 않습니다. 이 값을 줄이면 리소스를 절약할 수 있습니다. 예상되는 모든 동적 계수에 충분한 크기로 설정해야 합니다. 이 파라미터는 정적이며 런타임 중에 변경할 수 없습니다. |
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| ImplementationType | ||||
|---|---|---|---|---|
| Type | static parameter | |||
| Default | LUT | |||
| Range | (AUTO, EmbeddedALU, LUT) | |||
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Parameter ImplementationType은 연산자의 구현 전략, 즉 연산자 구현에 사용되는 로직 요소를 결정합니다. 다음 값 중 하나를 선택할 수 있습니다. AUTO: 연산자가 인스턴스화될 때, 연결된 링크의 파라미터 설정을 기반으로 최적의 구현 전략이 자동으로 선택됩니다. EmbeddedALU: LUT 기반이 아닌 FPGA의 임베디드 산술 로직 요소를 연산자가 사용합니다. LUT: 연산자가 FPGA의 LUT 로직을 사용합니다.
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||||
다음 예시에서 operator FIRoperatorNxM의 사용법을 보여줍니다.
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로컬 적응형 임계값 처리를 위한 이진화 예시입니다. 8x8 픽셀의 커널 크기가 사용됩니다.
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'Edge Sensitive Bayer Demosaicing Algorithm'
예시 - 에지 감지 Laplace Bayer 디모자이징 필터
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'Bayer Demosaicing Algorithm According to Laroche'
예시 - Laroche 베이어 디모자이킹 필터
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'Modified Laroche Bayer Demosaicing Algorithm '
예시 - 리소스가 최적화된 Laroche 베이어 디모자이킹 필터
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'Co-Processor Large Filter Calculation'
예시 - imaFlex 플랫폼의 보조 프로세서 기능을 보여줍니다. 예시로 대형 필터 커널이 계산됩니다.
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예시 - Kirsch 필터는 무방향성 에지에 적합한 우수한 에지 검출 필터입니다.
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예시 - X 방향으로만 적용되는 Sobel 필터입니다.
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예시 - 4개의 모든 방향에 적용되는 Sobel 필터입니다.
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예시 - 간단한 3x3 박스 필터입니다.
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예시 - 5x5 커널을 사용하는 Gauss 필터입니다.
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예제 - 필터 구현에 대해 설명합니다.
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예제 - 두 개의 필터를 병렬로 사용하는 예제입니다.
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예제 - 필터에서 하위 커널을 추출하여 원본 이미지 데이터를 얻는 방법을 보여줍니다. 이 예제는 간단한 로컬 적응형 이진화를 수행합니다.
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'Filter for Line Scan Cameras'
예제 - 라인 스캔 카메라용 필터 구현 방법을 설명합니다.
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'High Boost Sharpening Filter'
예제 - 선명도 향상을 위한 High Boost Laplace 필터
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예제 - 3x3 Laplace 필터.
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예시 - SampleDn operator를 사용하지 않고 3x3 배율로 다운사플링하는 방법.
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예제 - 고강도 스폿 계수를 사용하여 컨볼루션을 수행합니다. 임계값을 초과하는 결과의 경우, 해당 픽셀이 빨간색으로 표시됩니다.
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'Depth From Focus Using Loops'
Examples - Depth From Focus using Loops
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'Normalized Cross Correlation'
예제 -
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예제 - 데드 픽셀 자동 감지 및 교체 방법을 보여주는 예제입니다.



![[참고]](../common/images/admon/note.png)
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