SISTEMA NEURONAL CELULAR IMPLEMENTADO EN DISPOSITIVOS RECONFIGURABLES PARA PROCESAMIENTO DE IMÁGENES EN TIEMPO REAL

Abstract

En esta tesis se plantea un sistema neuronal celular para el procesamiento morfológico de imágenes en escala de grises, implementado en dispositivos reconfigurables FPGAs (del inglés Field Programmable Gate Array). L.O. Chua desarrolló las redes neuronales celulares (RNC) para ello tomó de la redes neuronales artificiales la capacidad de procesamiento asíncrono en paralelo, la dinámica en tiempo continuo y la interacción global de los elementos de la red, mientras que de los autómatas celulares, su estructura. Es por ello que en el presente trabajo se describe brevemente el trabajo realizado por Chua pero partiendo del estado del arte de las redes neuronales artificiales, resumiendo las características y aplicaciones más importantes, así como del tratamiento de imágenes y la morfología matemática, esto último debido a que el objetivo de este trabajo se enfoca en el procesamiento morfológico de imágenes implementando RNCs. Se desarrolla algoritmos con la ayuda de la interfaz gráfica de Matlab® para analizar el comportamiento de diferentes arreglos de redes neuronales celulares, llamadas Red Alfa, Beta, Gamma y Delta, e identificar los arreglos más óptimos para ser llevados a nivel de hardware. Para ello se consideran características de tiempo de procesamiento y ocupación. Se realiza el diseño de una red neuronal celular en hardware, con el fin de realizar la implementación de ésta en un dispositivo reconfigurable FPGA, debido a que estos dispositivos tienen como principales características su flexibilidad, capacidad de procesado en paralelo y velocidad. Se describen los bloques generales necesarios para la implementación del sistema planteado en este trabajo el cual es una pequeña modificación del modelo de una sola capa. Donde se adecua la ecuación de estado de la RNC a un filtrado espacial clásico. Cada uno de los bloques que conforman la red neuronal celular así como la red completa son implementados en los dispositivos reconfigurables FPGAs de las familias Virtex 4, Virtex 5, Spartan 3 y Spartan 6 teniendo como resultados las ocupaciones generadas en cada una de estas familias así como sus respectivas latencias. Sistema Neuronal Celular Implementado en Dispositivos Reconfigurables para Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real. XIV La evaluación realizada del sistema RNC, se efectúa sobre la tarjeta de desarrollo Spartan 6 SP601 por lo que se describen las características más sobresalientes de la tarjeta. Esta tarjeta contiene la FPGA Spartan 6 XC6SLX16 que debido a su capacidad se ubica en la gama baja de la familia Spartan 6 (entorno a 2,278 slices y 32 bloques DSP48A1) Se mide la latencia de la red para el procesamiento de un bloque de la imagen con diferentes formas de conexión entre neuronas. Se estima el tiempo requerido por la RNC necesario para procesar imágenes en escala de grises de diversos tamaños.