Operator Library: Filter
FIRoperatorNxM 연산자는 매개변수화할 수 있는 계수와 입력 커널 요소의 곱의 합을 계산합니다. 계수는 Coefficients 매개변수를 사용하여 정의할 수 있습니다.
예를 살펴보겠습니다. 수직 에지를 검출하기 위한 다음과 같은 Sobel 필터 계수 H가 있다고 가정해 봅시다.
이 필터는 다음과 같은 이미지 I에 적용됩니다.
위치 I(2,2) = 31에 있는 픽셀의 경우, 출력 O에서 다음과 같은 결과를 얻습니다.
필요한 입력 커널을 생성하려면 FIRkernelNxM, LineNeighboursNx1 또는 PixelNeighbours1xM과 같은 오퍼레이터를 사용하십시오.
오퍼레이터 제한 사항
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ImageWidth < 2*Parallelism are not allowed
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빈 이미지, 즉 픽셀이 없는 이미지는 허용되지 않습니다.
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빈 라인이나 가변적인 라인 길이는 허용되지 않습니다.
| Coefficients | |
|---|---|
| Type | static/dynamic 읽기/쓰기 파라미터 |
| Default | identity |
| Range |
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이 매개변수는 필터 커널의 계수를 정의합니다. Signed 및 unsigned 정수 값이 허용됩니다. If the input kernel size of the operator is changed, the coefficients will also change. Check the coefficients after changing the input kernel size. 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 매개변수는 계수의 signed 여부를 정의합니다. 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 매개변수는 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 매개변수는 정적이며 런타임 중에 변경할 수 없습니다. |
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| ImplementationType | ||||
|---|---|---|---|---|
| Type | static parameter | |||
| Default | LUT | |||
| Range | (AUTO, EmbeddedALU, LUT) | |||
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ImplementationType 파라미터는 오퍼레이터의 구현 전략, 즉 오퍼레이터 구현에 사용되는 로직 요소를 결정합니다. 다음 값 중 하나를 선택할 수 있습니다: AUTO: 오퍼레이터가 인스턴스화될 때 연결된 링크의 파라미터 설정을 바탕으로 최적의 구현 전략이 자동으로 선택됩니다. EmbeddedALU: 연산자는 LUT 기반이 아닌 FPGA의 임베디드 산술 논리 요소를 사용합니다. LUT: 연산자는 FPGA의 LUT 로직을 사용합니다.
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||||
FIRoperatorNxM 연산자의 사용법은 다음 예시와 같습니다.
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국소 적응 임계값 처리를 위한 이진화 예시. 8×8 픽셀 크기의 커널이 사용됩니다.
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'Edge Sensitive Bayer Demosaicing Algorithm'
예시 - 에지 감지 Laplace Bayer 디모자이킹 필터
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'Bayer Demosaicing Algorithm According to Laroche'
예제 - Laroche Bayer 디모자이킹 필터
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'Modified Laroche Bayer Demosaicing Algorithm '
예제 - 리소스가 최적화된 Laroche Bayer 디모자이킹 필터
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'Co-Processor Large Filter Calculation'
Examples - imaFlex 플랫폼의 보조 프로세서 기능을 보여줍니다. 예시로 대형 필터 커널이 계산됩니다.
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예시 - Kirsch filter는 무방향성 에지(edge) 검출에 적합한 에지 검출 필터입니다.
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예시 - x 방향으로만 적용되는 Sobel 필터.
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예시 - 4개 방향 모두에 적용되는 Sobel 필터.
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예시 - 간단한 3x3 박스 필터.
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예시 - 5x5 커널을 사용하는 가우스 필터.
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예시 - 필터 구현에 대해 설명합니다.
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예시 - 두 개의 필터를 병렬로 사용하는 예시.
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예제 - 필터에서 서브 커널을 추출하여 원래 이미지 데이터를 얻는 방법을 보여줍니다. 이 예제는 간단한 로컬 적응형 이진화(local adaptive binarization)를 수행합니다.
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'Filter for Line Scan Cameras'
예제 - 라인 스캔 카메라용 필터를 구현하는 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 다운샘플링하는 방법.
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예제 - 고강도 스폿 계수를 사용하여 컨볼루션을 수행합니다. 임계값보다 큰 결과의 경우 해당 픽셀이 빨간색으로 표시됩니다.
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'루프를 이용한 초점 심도(Depth From Focus)'
예제 - 루프를 이용한 초점 심도(Depth From Focus)
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'Normalized Cross Correlation'
예제 -
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예제 - 자동 불량 픽셀(dead pixel) 감지 및 대체 기능을 보여줍니다.



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