[논문 리뷰] A brief experience on journey through hardware developments for image processing and its applications on Cryptography

Sangeet Saha, Chandrajit Pal외 3명|arXiv (Cornell University)|2012. 12. 27.

Cellular Automata and Applications참고 문헌 2인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 실시간 영상 처리 및 암호화 전송을 구현하기 위해 Xilinx FPGA와 MATLAB를 사용한 시스템 수준의 하드웨are-소프트웨어 공동 설계 접근법을 제시한다. FPGA 기반 가속 기술이 컴퓨터 비전 작업에서 성능을 향상시키고, 재구성 가능한 하드웨어를 활용해 임베디드 시스템에서 영상 강화 및 암호화를 동시에 구현함으로써 안전하고 효율적인 데이터 전송을 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 임베디드 시스템에서 소프트웨어 기반 구현 대비 하드웨어 가속 기반 영상 처리의 성능 이점을 조사하기 위해.
• 컴퓨터 비전 알고리즘과 암호화 전송을 FPGA 플랫폼에 통합하는 공동 설계 프레임워크를 개발하기 위해.
• 재구성 가능한 FPGA를 사용해 영상 강화 및 안전한 데이터 전송을 동시에 수행할 수 있는 가능성을 입증하기 위해.
• MATLAB과 Xilinx 도구를 통합해 빠른 프로토타이핑을 위한 시각 및 보안 응용 프로그램 개발을 평가하기 위해.
• 다중 FPGA 기반 영상 처리 및 안전한 통신을 위한 확장 가능한 시스템 수준 아키텍처를 수립하기 위해.

제안 방법

• 영상 처리 작업(예: 블러 제거 및 노이즈 제거)을 위한 맞춤형 하드웨어 가속기 구현을 위해 Xilinx FPGA 플랫폼을 활용하기 위해.
• MATLAB에서 컴퓨터 비전 알고리즘을 구현하고, Xilinx 도구를 통해 FPGA 배포를 위한 하드웨어 매핑을 수행하기 위해.
• FPGA 기반 처리 파이프라인 내부에 암호화 기법을 통합하여 안전한 전송 채널을 설계하기 위해.
• 다중 FPGA 간 영상 처리 및 암호화 작업을 동기화하기 위해 공동 설계 환경을 활용하기 위해.
• 영상 처리 및 암호화 기능의 반복적 개발 및 최적화를 지원하기 위해 FPGA의 재구성 가능성을 활용하기 위해.
• 영상 처리 및 암호화 모듈을 시스템 수준에서 통합하여 FPGA 간 실시간 안전한 데이터 전송을 가능하게 하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 FPGA 기반 하드웨어 가속이 소프트웨어 기반 구현 대비 영상 처리 알고리즘의 성능에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 하나의 FPGA 기반 시스템 내부에 영상 처리 및 암호화 기능을 통합하는 것이 가능한가?
• RQ3 MATLAB과 Xilinx 도구를 효과적으로 결합하여 시각 및 보안 응용 프로그램을 공동 설계할 수 있는가?
• RQ4 다중 FPGA에 영상 처리 및 암호화를 구현할 경우 성능 및 자원 간의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ5 재구성 가능한 하드웨어가 실시간 영상 강화 및 안전한 전송을 동시에 얼마나 잘 지원할 수 있는가?

주요 결과

• FPGA 기반 영상 처리 알고리즘의 구현은 소프트웨어 기반 대비 유의미하게 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 보였다.
• FPGA에 통합된 컴퓨터 비전 및 암호화 기능은 다중 장치 간 실시간 영상 데이터 처리 및 안전한 전송을 가능하게 하였다.
• MATLAB을 사용한 알고리즘 설계와 Xilinx 도구의 조합을 통해 빠른 프로토타이핑 및 효율적인 하드웨어 매핑이 가능하였다.
• 재구성 가능한 FPGA는 영상 처리 및 암호화 모듈의 반복적 최적화를 위한 유연성을 제공하였다.
• 시스템 수준의 공동 설계 접근법은 확장 가능하고 안전하며 고성능 임베디드 비전 시스템 구축에 효과적이었다.
• 제안된 프레임워크는 다중 FPGA 플랫폼에서 더 복잡한 영상 처리 및 암호화 워크로드로의 향후 확장 가능성을 지원한다.