[논문]아날로그 상관기와 인접픽셀 기반의 영상 윤곽선 검출기

이상진; 오광석; 남민호; 조경록

doi:10.5392/jkca.2013.13.10.054

아날로그 상관기와 인접픽셀 기반의 영상 윤곽선 검출기
Image Edge Detector Based on Analog Correlator and Neighbor Pixels 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.13 no.10, 2013년, pp.54 - 61

이상진 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학과) , 오광석 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학과) , 남민호 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학과) , 조경록 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 하드웨어 기반의 영상 신호 윤곽선 검출을 위한 하드웨어기반의 알고리즘으로 CMOS 이미지 센서의 인접픽셀과 아날로그 상관기로 구성되는 윤곽선 검출기를 제안한다. 제안하는 이미지 윤곽 검출기는 각 열(column)마다 비교기를 공유하고, 비교기는 기준전압과 비교를 통해 대상 픽셀의 윤곽선 여부를 판별한다. 이미지 센서와 직접적으로 연결된 윤곽선 검출 회로는 기존의 연구와 비교하여 면적은 4배, 그리고 전력소모는 20 % 감소하는 결과를 보였다. 또한 외부에서 기준전압을 제어할 수 있어, 윤곽선 검출의 민감도를 조절하기에 유용한 장점을 가진다. 0.18 ${\mu}m$ CMOS 공정에서 제작된 칩은 34%의 fill factor를 가지며, 픽셀 당 0.9 ${\mu}W$의 전력소모를 가진다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a simplified hardware based edge detection circuit which is based on an analog correlator combining with the neighbor pixels in CMOS image sensor. A pixel element of the edge detector consists of an active pixel sensor and an analog correlator circuit which connects two neighbor pixels. The edge detector shares a comparator on each column that the comparator decides an edge of the target pixel with an adjustable reference voltage. The circuit detects image edge from CIS directly that reduces area and power consumption 4 times and 20%, respectively, compared with the previous works. And also it has advantage to regulate sensitivity of the edge detection because the threshold value is able to control externally. The fabricated chip has 34% of fill factor and 0.9 ${\mu}W$ of power per a pixel under 0.18 ${\mu}m$ CMOS technology.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 APS와 아날로그 상관기를 이용한 하드웨어 기반의 윤곽선 검출 회로를 제안하였다. 기존의 윤곽선 검출 알고리즘을 간소화하기 위하여 대상픽셀을 포함한 3개의 픽셀로 대상픽셀의 윤곽선 여부를 판별하였다.

제안 방법

64 x 64 크기의 픽셀 배열 크기를 가지며, 픽셀의 크기는 15 μm x 15 μm 이고 34%의 fill factor를 갖도록 설계되었다.
본 논문에서는 하드웨어 기반의 윤곽선 검출을 위하여, i) 기존의 윤곽선 검출 알고리즘을 간소화 하고, ii) 아날로그 상관기(analog correlator) 기반의 윤곽선 검출 회로 및 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 하드웨어 설계를 고려하여 기존의 윤곽선 검출 알고리즘에 비하여 적은 수의 픽셀로 윤곽선을 검출한다.
기존의 윤곽선 검출 알고리즘을 간소화하기 위하여 대상픽셀을 포함한 3개의 픽셀로 대상픽셀의 윤곽선 여부를 판별하였다. 각 픽셀은 아날로그 상관기 회로를 통하여 픽셀간의 밝기 차이를 비교하고, 비교된 출력값은 비교기를 통하여 최종적으로 윤곽선맵을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 회로는 비교기의 기준전압을 이용하여 윤곽선 검출 레벨을 조절할 수 있다.
본 논문에서는 APS와 아날로그 상관기를 이용한 하드웨어 기반의 윤곽선 검출 회로를 제안하였다. 기존의 윤곽선 검출 알고리즘을 간소화하기 위하여 대상픽셀을 포함한 3개의 픽셀로 대상픽셀의 윤곽선 여부를 판별하였다. 각 픽셀은 아날로그 상관기 회로를 통하여 픽셀간의 밝기 차이를 비교하고, 비교된 출력값은 비교기를 통하여 최종적으로 윤곽선맵을 생성한다.
각 픽셀은 아날로그 상관기 회로를 통하여 픽셀간의 밝기 차이를 비교하고, 비교된 출력값은 비교기를 통하여 최종적으로 윤곽선맵을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 회로는 비교기의 기준전압을 이용하여 윤곽선 검출 레벨을 조절할 수 있다. 또한 간소화된 알고리즘을 통하여 제한된 픽셀 내에서 비교적 적은수의 트랜지스터로 구성하여 기존회로대비 면적은 약 18.
회로의 동작을 위한 각 신호의 타이밍을 [그림 5]에 나타내었다. 본 논문에서 제안한 윤곽선 검출 알고리즘은 대상픽셀(T), 위쪽(U), 왼쪽픽셀(L)이 하나의 프로 세싱 유닛이 되므로 한 번에 두 개의 워드라인을 활성화 시켜야한다. 따라서 RST와 WL 신호가 디코더를 통하여 두 워드라인에 동시에 입력된다.
본 논문에서 제안한 윤곽선 검출 회로는 IDEC의 지원을 받아 0.18 μm CMOS 공정에서 제작은 입력신호 생성을 위한 마이크로프로세서와 Agilent 16803A 로직 분석기를 이용하되었으며, p-type substrate 위에 n+ diffusion을 하여 포토다이오드를 구현하였다[13-15].
제안된 윤곽선 검출 알고리즘 및 회로는 0.18 μm CMOS 공정을 이용하여 검증하였다.
본 논문에서는 하드웨어 기반의 윤곽선 검출을 위하여, i) 기존의 윤곽선 검출 알고리즘을 간소화 하고, ii) 아날로그 상관기(analog correlator) 기반의 윤곽선 검출 회로 및 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 하드웨어 설계를 고려하여 기존의 윤곽선 검출 알고리즘에 비하여 적은 수의 픽셀로 윤곽선을 검출한다. 아날로그 상관기는 포토다이오드(photodiode)로 부터의 빛의 신호를 A/D(analog-to-digital) 변환하지 않고, 인접한 픽셀들과의 비교로 윤곽선 검출이 가능하다.
본 논문에서 제안하는 하드웨어 기반의 윤곽선 검출 시스템을 [그림 2]에 나타내었다. 제안하는 윤곽선 검출 알고리즘은 하나의 프로세싱 유닛(P_i,j)이 T, U, L 세 개의 픽셀의 밝기차이를 계산한다. 따라서 두 라인이 동시에 동작해야 하므로 RST와 WL 각각의 신호를 디코더를 통하여 두 라인에 동시에 인가된다.
제안하는 하드웨어 기반의 윤곽선 검출 알고리즘에서는 세 개의 픽셀간의 차를 구한 후, 높은 기준(high reference)과 낮은 기준(low reference)에 비교된다. 윤곽선은 식(1)에 의하여 판정한다.
기존에 연구되 었던 하드웨어 기반의 윤곽선 검출과 제안한 회로와의 비교를 [표 2]에 나타내었다. 제안한 회로는 윤곽선 검출 알고리즘의 간소화를 통해 3T-APS 구조와 비교적 적은 수의 트랜지스터로 아날로그 상관기를 포함하는 픽셀을 구성하였다. 윤곽선 검출 알고리즘의 간소화로 상대적으로 저전력 구동을 가능케 하였으며, 충분한 fill factor를 확보하였다.

대상 데이터

본 논문에서 제안하는 알고리즘은 1차 미분을 통하여 윤곽선을 추출한다는 점에서는 기존의 알고리즘과 같지만, 대상픽셀과 왼쪽픽셀을 x방향으로 1차 미분한 값과 대상픽셀과 위쪽 픽셀을 y방향으로 1차 미분한 값의 합을 통하여 결과물을 얻는다. 제안하는 알고리즘은 gray scale 이미지를 대상으로 한다. [그림 1]과같이 대상(target) 픽셀을 ‘T’로 설정했을 때, 대상 픽셀의 위쪽(up) 픽셀을 'U', 왼쪽(left) 픽셀을 'L'로 정의 한다.

성능/효과

본 논문에서 제안하는 회로는 비교기의 기준전압을 이용하여 윤곽선 검출 레벨을 조절할 수 있다. 또한 간소화된 알고리즘을 통하여 제한된 픽셀 내에서 비교적 적은수의 트랜지스터로 구성하여 기존회로대비 면적은 약 18.7%, fill factor는 약 16%가 증가 하였다.
또한 단순히 윤곽선 맵을 얻거나 고해상도의 이미지를 요구하지 않는 어플리케이션의 경우에는 그 과정을 축소 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 1차 미분을 통하여 윤곽선을 추출한다는 점에서는 기존의 알고리즘과 같지만, 대상픽셀과 왼쪽픽셀을 x방향으로 1차 미분한 값과 대상픽셀과 위쪽 픽셀을 y방향으로 1차 미분한 값의 합을 통하여 결과물을 얻는다. 제안하는 알고리즘은 gray scale 이미지를 대상으로 한다.
제안한 회로는 윤곽선 검출 알고리즘의 간소화를 통해 3T-APS 구조와 비교적 적은 수의 트랜지스터로 아날로그 상관기를 포함하는 픽셀을 구성하였다. 윤곽선 검출 알고리즘의 간소화로 상대적으로 저전력 구동을 가능케 하였으며, 충분한 fill factor를 확보하였다.
7 V의 낮은 기준전압 V_{REF_L}에서 가장 높은 검출율을 보였다. 제안한 윤곽선 검출 알고리즘은 비교적 간단하게 윤곽선 검출이 가능하며, [그림 1]의 알고리즘으로 윤곽선을 검출하기 때문에 물체의 오른쪽보다는 왼쪽 윤곽선 검출에 유리한 특성을 보인다.
기준전압을 감소시킴에 따라 윤곽선 검출의 민감도가 증가하는 것을 볼 수 있다. 측정 결과에 따르면 높은 기준전압 V_{REF_H}의 약 60%에 해당하는 0.7 V의 낮은 기준전압 V_{REF_L}에서 가장 높은 검출율을 보였다. 제안한 윤곽선 검출 알고리즘은 비교적 간단하게 윤곽선 검출이 가능하며, [그림 1]의 알고리즘으로 윤곽선을 검출하기 때문에 물체의 오른쪽보다는 왼쪽 윤곽선 검출에 유리한 특성을 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	하드웨어 기반의 윤곽선 검출을 위해 요구되는 것은 무엇인가?	일반적으로 윤곽선 검출은 소프트웨어 기반으로 수행 된다. 하드웨어 기반의 윤곽선 검출을 위해서는 마이크로프로세서 기반의 소프트웨어나 별도의 DSP(digital signal processor)가 요구된다[1-7].
	하드웨어 기반의 윤곽선 검출을 위한 VLSI 구조는 어떤 단점이 있는가?	Wilson[8]은 하드웨어 기반의 윤곽선 검출을 위한 VLSI 구조를 제안하였다. 이 구조는 윤곽선 검출을 위해 저항 네트워크를 이용하기 때문에 비교적 높은 동작 전압과, 큰 픽셀의 크기를 갖는 단점이 있다. Yin[9]은 플로팅 게이트 제어기법을 사용하여 매우 높은 frame rate를 갖는 하드웨어 기반의 윤곽선 검출기를 구현하였다.
	윤곽선은 무엇인가?	윤곽선(edge)은 영상에서 밝기가 급격히 변화하는 지점, 즉 밝기의 불연속이 일어나는 지점을 의미한다. 윤곽선 검출(edge detection)은 디지털 영상에서 윤곽선에 해당하는 픽셀을 식별하기 위한 방법이다.

참고문헌 (16)

W. Xiao and X. Hui, "An Improved Canny Edge Detection Algorithm based on Predisposal Method for Image Corrupted by Gaussian Noise," World Automation Congress (WAC) 2010, pp.113-116, 2010(9).
Y. Fan, G. Cui, and F. Lei, "Application of Edge Detection Algorithm Based on Morphology in Robot Vision System," International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2009, Vol.1, pp.304-307, 2009(8).
W. Gao, L. Yang, X. Zhang, B. Zhou, and C. Ma, "Based on Soft-threshold Wavelet De-noising Combining with Prewitt Operator Edge Detection Algorithm," 2nd International Conference on, Education Technology and Computer (ICETC) 2010, Vol.5, pp.155-162, 2010(6).
R. Wang, Y. Xu, Libin, and Y. Zhao, "A Vision-based Road Edge Detection Algorithm," IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2002, Vol.1, pp.141-147, 2002(6).
M. Alipoor, Z. Ebrahimi, and J. Haddadnia, "A Novel Logarithmic Edge Detection Algorithm," Machine Vision and Image Processing (MVIP) 2010, pp.1-6, 2010(10).
K. S. Oh, S. J. Lee, and K. Cho, "A Hardware Edge Detector of an Image based on a Bump Circuit and the Neighbor Pixels," IEEE Symposium on Low-Power and High-Speed Chips, COOL Chips XV, pp.18-20, 2012(4).
김희숙, 윤효순, Nguyen Dinh Toan, 유재명, 이귀상, "대각선 방향 픽셀에 기반한 이방성 확산을 이용한 영상 분할", 한국콘텐츠학회논문지, 제7권, 제2호, pp.21-29, 2007.

원문보기 상세보기
D. M. Wilson, "An Analog VLSI, Scale Invariant Method for Edge Detection," Analog Integrated Circuits and Signal Processing, Vol.23, pp.211-226, 2000.

상세보기
C. Yin, "An Information Sensor with In-Pixel-Processing for Geriatric Nursing," IEEE Sensors 2011, pp.1503-1506, 2011(10).
F. Faghih and M. Smith, "Combining Spatial and Scale-space Techniques for Edge Detection to Provide a Spatially Adaptive Wavelet-based Noise Filtering Algorithm," IEEE Trans. Image Processing, Vol.11, No.9, pp.1062-1071, 2002(9).

상세보기
A. Gamal and H. Eltoukhy, "CMOS Image Sensors," IEEE Circuits and Devices Magazine, Vol.21, No.3, pp.6-20, May-Jun, 2005.

상세보기
T. Delbruck, "Bump Circuits for Computing Similarity and Dissimilarity of Analog Voltages," Proc. International Joint Conference on Neural Networks, Vol.1, pp.475-479, 1991.
H. P. Wong, R. T. Chang, E. Crabbe and P. D. Agnello, "CMOS Active Pixel Image Sensors Fabricated using a 1.8-V, 0.25- $\mu{m}$ CMOS Technology," IEEE Trans. Electron Devices, Vol.45, No.4, pp.889-894, 1998(4).

상세보기
H. S. Wong and A. E. Gamal, Single Chip CMOS Imaging Systems, ISSCC Tutorial, 1999.
S. Decker, R. McGrath, K. Brehmer, and C. Sodini, "A 256 ${\times}$ 256 CMOS Imaging Array with Wide Dynamic Range Pixels and Column Parallel Digital Output," IEEE J. Solid-State Circuits, Vol.33, pp.2081-2091, 1998(12).

상세보기
W. Jendernalik, J. Jakusz, G. Blakiewicz, R. Piotrowski, and S. Szczepanski, "CMOS Realisation of Analogue Processor for Early Vision Processing," Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Technical Science, Vol.59, No.2, pp.141-147, 2011.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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