[論文レビュー] A brief experience on journey through hardware developments for image processing and its applications on Cryptography

Sangeet Saha, Chandrajit Pal+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2012

Cellular Automata and Applications参考文献 2被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、Xilinx FPGAs と MATLAB を用いたシステムレベルのハードウェア・ソフトウェア共同設計アプローチを提示し、リアルタイム画像処理および暗号化送信の実装を検討している。FPGA を用いた加速がコンピュータビジョンタスクにおけるパフォーマンスを向上させることを示し、再構成可能なハードウェアを用いて埋め込みシステムにおける画像強調と暗号化の両方を実現することで、安全で効率的なデータ送信を可能にしている。

ABSTRACT

The importance of embedded applications on image and video processing,communication and cryptography domain has been taking a larger space in current research era. Improvement of pictorial information for betterment of human perception like deblurring, de-noising in several fields such as satellite imaging, medical imaging etc are renewed research thrust. Specifically we would like to elaborate our experience on the significance of computer vision as one of the domains where hardware implemented algorithms perform far better than those implemented through software. So far embedded design engineers have successfully implemented their designs by means of Application Specific Integrated Circuits (ASICs) and/or Digital Signal Processors (DSP), however with the advancement of VLSI technology a very powerful hardware device namely the Field Programmable Gate Array (FPGA) combining the key advantages of ASICs and DSPs was developed which have the possibility of reprogramming making them a very attractive device for rapid prototyping.Communication of image and video data in multiple FPGA is no longer far away from the thrust of secured transmission among them, and then the relevance of cryptography is indeed unavoidable. This paper shows how the Xilinx hardware development platform as well Mathworks Matlab can be used to develop hardware based computer vision algorithms and its corresponding crypto transmission channel between multiple FPGA platform from a system level approach, making it favourable for developing a hardware-software co-design environment.

研究の動機と目的

• 埋め込みシステムにおけるソフトウェアベースの実装と比較して、ハードウェア加速による画像処理のパフォーランス優位性を調査すること。
• コンピュータビジョンアルゴリズムと暗号化送信を FPGA プラットフォームに統合する共同設計フレームワークの開発。
• 再構成可能な FPGA を用いて、画像強調と安全なデータ送信の両方を実現する可能性を実証すること。
• MATLAB と Xilinx ツールの統合を評価し、ビジョンおよびセキュリティアプリケーションの迅速プロトタイピングを可能にする。
• マルチ-FPGA 画像処理および安全な通信を対象とするスケーラブルなシステムレベルのアーキテクチャを構築すること。

提案手法

• 画像処理タスク（例：ブラー除去、ノイズ除去）のためのカスタムハードウェアアクセラレータを実装する目的で、Xilinx FPGA プラットフォームの活用。
• MATLAB でコンピュータビジョンアルゴリズムを実装し、その後 Xilinx ツールを用いて FPGA デプロイ用のハードウェアマッピングを実施。
• FPGA ベースの処理パイプラインに統合された暗号化技術を用いて、安全な送信チャネルの設計。
• 複数の FPGAs を横断して画像処理と暗号化処理を同期化するための共同設計環境の活用。
• ビジョンおよびセキュリティ機能の反復的開発と最適化を可能にする、FPGA の再構成可能性の活用。
• 画像処理モジュールと暗号化モジュールをシステムレベルで統合し、FPGA 間でリアルタイムかつ安全なデータ送信を実現。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FPGA ベースのハードウェア加速は、ソフトウェア実装と比較して、画像処理アルゴリズムのパフォーマンスをどのように向上させるか？
• RQ2 単一の FPGA ベースシステムに画像処理と暗号化機能を統合することは、実現可能か？
• RQ3 MATLAB と Xilinx ツールを効果的に連携させることで、ビジョンおよびセキュリティアプリケーションの共同設計をどのように実現できるか？
• RQ4 複数の FPGAs に画像処理および暗号化をデプロイする際のパフォーマンスとリソースのトレードオフは何か？
• RQ5 再構成可能なハードウェアは、リアルタイムの画像強調と安全な送信の両方をどの程度サポートできるか？

主な発見

• FPGA ベースの画像処理アルゴリズム実装は、ソフトウェアベースの実装と比較して、顕著に高いスループットと低いレイテンシを示した。
• FPGA 上でのコンピュータビジョンと暗号化の統合により、複数デバイス間でリアルタイムの画像データ処理と安全な送信が可能になった。
• MATLAB を用いたアルゴリズム設計と Xilinx ツールの組み合わせにより、迅速なプロトタイピングと効率的なハードウェアマッピングが実現した。
• 再構成可能な FPGAs は、画像処理および暗号化モジュールの反復的最適化に柔軟性を提供した。
• システムレベルの共同設計アプローチは、スケーラブルで安全かつ高パフォーマンスな埋め込みビジョンシステムの構築に有効であることが実証された。
• 提案されたフレームワークは、マルチ-FPGA プラットフォーム上でより複雑な画像処理および暗号化ワークロードへの将来的な拡張をサポートする。