Preview

Science. Innovations. Technologies

Advanced search

Numerical implementation of the image filtering method with computations in Residue Number System

Abstract

In this paper a numerical solution of the problem of digital image filtering with the use of the Residue Number System (RNS) instead of the known binary arithmetic proposes. It is substantiated that the application of the non-position RNS will allow increasing the speed and reducing power consumption of digital image processing applications. Analyzed known schemes, based on which the process of image filtration occurs. The inefficiency of the application of known schemes is substantiated, connected with the possibility of errors due to the overflow of the dynamic range of the RNS. A new scheme of the filtration transformation process is given, which allows obtaining correct results of digital processing, independent of the size of the digital image being processed and the filter mask. The obtained results can be used in the construction of specialized digital image processing systems with low power consumption and high speed of operation.

About the Authors

Nikolay Ivanovich Chervyakov
North-Caucasus Federal University
Russian Federation


Pavel Alekseyevich Lyakhov
North-Caucasus Federal University
Russian Federation


Diana Ivanovna Kalita
North-Caucasus Federal University
Russian Federation


Angelina Vladimirovna Vaskina
North-Caucasus Federal University
Russian Federation


References

1. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры для обработки изображений / А.И. Галушкин, Н.С. Томашевич, Е.И. Рябцев // Нейрокомпьютеры в прикладных задачах обработки изображений. Кн. 25. 2007. 74-109 с.

2. Гонсалес Р Цифровая обработка изображений. Издание 3-е, исправленное и дополненное [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс // М.: Техносфера. 2012. 1104 с.

3. Дамьяновски В. CCTV. Библия охранного телевидения: Перевод с английского / В. Дамьяновски // Москва: Ай-Эс-Пресс, 2003. 344 с.

4. Желтов С.Ю. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения [Текст] / С.Ю. Желтов // М.: Физматкнига, 2010. 672 с.

5. Белодедов М.В. Методы проектирования цифровых фильтров: Учебное пособие / М. В. Белодедов // Волгоград: Издательство Волгоградского государственного университета, 2004. - 60 с.

6. Червяков Н.И. Нейрокомпьютеры в остаточных классах / Н.И. Червяков, П.А. Сахнюк, А.В. Шапошников, А.Н. Макоха А.Н // М.: Радиотехника, 2003. 272 с.

7. Акушский И.Я. Машинная арифметика в остаточных классах / И.Я. Акушский, Д.И. Юдицкий // М.: Советское радио, 1968. 440 с.

8. Taleshmekaeil D.K. The use of residue number system for improving the digital image processing / D. K. Taleshmekaeil, A. Mousavi // In Proc. of 10th International Conference on Signal Processing, 2010, pp. 775-780.

9. Червяков Н.И. О выборе диапазона системы остаточных классов для цифровой обработки изображений / Н.И. Червяков, П.А. Ляхов, Д.И. Калита // Инфокоммуникационные технологии. 2016. Т. 14. №2. С. 111-122.

10. Chervyakov N.I. Effect of RNS dynamic range on grayscale image filtering / N.I. Chervyakov, P.A. Lyakhov, D.I. Kalita, K.S. Shulzhenko // 2016 XV International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY), St. Petersburg, 2016, pp. 33-37.

11. Курячий М.И. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие для вузов / М.И. Курячий // Томск: Томск. гос. Университет систем упр. и радио-электроники. 2009. - 190 с.

12. Wang W. A high-speed residue-to-binary converter for three-moduli (2*, 2*, 1,2*-' - 1) RNS and a scheme for its VLSI implementation / W. Wang, M.N. Swamy, M.O. Ahmad, Y. Wang // IEEE Trans. on Circuits and Systems-II: Analog and Digital Signal Processing. 2000. 47, No. 12. Pp. 1576-1581.

13. Wang W. A study of the residue-to-binary converters for the three-moduli sets / W. Wang, M.N. Swamy, M.O. Ahmad, Y. Wang // IEEE Trans. Circuits Syst. I: Fundamental Theory Appl., 50: 235-243.


Review

For citations:


Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Kalita D.I., Vaskina A.V. Numerical implementation of the image filtering method with computations in Residue Number System. Science. Innovations. Technologies. 2017;(3):73-86. (In Russ.)

Views: 39


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2308-4758 (Print)