Parallel processing on FPGA for image convolution using Matlab
| dc.contributor.author | Giral Ramírez, Diego Armando | spa |
| dc.contributor.author | Romero Romero, Ricardo | spa |
| dc.contributor.author | Martínez Santa, Fernando | spa |
| dc.date | 2015-01-01 | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-19T21:44:33Z | |
| dc.date.available | 2019-09-19T21:44:33Z | |
| dc.description | This paper shows the design of two convolution image filter architectures, which use Hardware co-simulation through Xilinx System Generator Matlab toolbox to be implemented in a Xilinx Spartan 3AN FPGA. The purpose of the project is to evaluate the performance of parallel image processing versus the serial one. Initially the design and hardware implementation of the two architectures are performed, after, from the measurement of specific variables the best architecture is selected as an alternative for parallelization, using the tools provided by the toolbox evaluates the relationship between the degree of parallelism , execution times and hardware resources used , and finally among the most important conclusions are obtained that the processing time of the image is significantly reduced with increasing the degree of parallelization of the image. | en-US |
| dc.description | Este artículo describe el diseño de dos arquitecturas para un filtro de convolución de imágenes, que mediante Hardware co-simulation del toolbox de Matlab Xilinx SystemGenerator son implementadas en una FPGA Xilinx Spartan 3AN. El proyecto nace con el propósito de evaluar el rendimiento del procesamiento paralelo de imágenes con respecto al procesamiento en serie. Inicialmente se realiza el diseño y la implementación en hardware de las dos arquitecturas. Después, a partir de la medición de variables específicas, se selecciona la mejor arquitectura como alternativa de paralelización. Haciendo uso de las herramientas que brinda el toolbox, se evalúa la relación entre grado de paralelismo, tiempos de ejecución y recursos hardware utilizados. Finalmente, y entre las conclusiones más importantes, se obtiene que el tiempo de procesamiento de la imagen es reducido notablemente a medida que aumenta su grado de paralelización. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | text/html | |
| dc.identifier | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/8151 | |
| dc.identifier | 10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.1.a09 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/20784 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombia | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/8151/9843 | |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/8151/10422 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2015 Revista Tecnura | es-ES |
| dc.source | Tecnura Journal; Vol 19 No 43 (2015): January - March; 119-138 | en-US |
| dc.source | Tecnura; Vol. 19 Núm. 43 (2015): Enero - Marzo; 119-138 | es-ES |
| dc.source | 2248-7638 | |
| dc.source | 0123-921X | |
| dc.title | Parallel processing on FPGA for image convolution using Matlab | en-US |
| dc.title | Procesamiento paralelo en FPGA para convolución de imágenes usando Matlab | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |