[论文解读] 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 6

一句话总结

本文提出了一种基于Xilinx FPGAs与MATLAB的系统级软硬件协同设计方法，用于实现实时图像处理与加密传输。结果表明，基于FPGA的加速显著提升了计算机视觉任务的性能，并实现了安全高效的数据显示传输，利用可重构硬件同时完成图像增强与加密操作，适用于嵌入式系统。

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.

研究动机与目标

• 研究硬件加速图像处理相较于软件实现的性能优势在嵌入式系统中的体现。
• 开发一种集成计算机视觉算法与加密传输的协同设计框架，运行于FPGA平台。
• 证明利用可重构FPGA同时实现图像增强与安全数据传输的可行性。
• 评估MATLAB与Xilinx工具在快速原型化视觉与安全应用方面的集成效果。
• 建立一种可扩展的系统级架构，支持多FPGA的图像处理与安全通信。

提出的方法

• 利用Xilinx FPGA平台实现图像处理任务（如去模糊与去噪）的专用硬件加速器。
• 在MATLAB中实现计算机视觉算法，并通过Xilinx工具将算法映射至FPGA进行部署。
• 设计基于加密技术的可信传输通道，集成于FPGA处理流水线中。
• 采用协同设计环境，实现多FPGA间图像处理与加密操作的同步。
• 利用FPGA的可重构性，支持视觉与安全功能的迭代开发与优化。
• 实现图像处理与加密模块的系统级集成，支持FPGA之间的实时、安全数据传输。

实验结果

研究问题

• RQ1 与软件实现相比，基于FPGA的硬件加速在图像处理算法性能方面有何提升？
• RQ2 在单一FPGA系统中集成图像处理与加密功能的可行性如何？
• RQ3 如何有效结合MATLAB与Xilinx工具协同设计视觉与安全应用？
• RQ4 在多FPGA上部署图像处理与加密功能时，性能与资源之间的权衡如何？
• RQ5 可重构硬件在多大程度上能够同时支持实时图像增强与安全传输？

主要发现

• 基于FPGA的图像处理算法实现相比软件实现展现出显著更高的吞吐量与更低的延迟。
• 在FPGA上集成计算机视觉与加密功能，实现了多设备间图像数据的实时处理与安全传输。
• 结合MATLAB进行算法设计并配合Xilinx工具，实现了快速原型化与高效的硬件映射。
• 可重构FPGA为图像处理与加密模块的迭代优化提供了灵活性。
• 系统级协同设计方法在构建可扩展、安全且高性能的嵌入式视觉系统方面被证明是有效的。
• 所提出的框架支持未来在多FPGA平台上扩展更复杂的图像处理与加密工作负载。