5×5 CNN 하드웨어 및 전후 처리기 구현

Abstract

셀룰러 신경회로망(Cellular Neural Networks: CNN)은 그 구조가 간단함에도 불구하고 강력한 연산능력을 가지고 있어 영상처리에 이용되어 왔다. 그러나 실제의 대규모 영상에 포함된 화소의 양과 같은 막대한 셀들을 필요로 하는 CNN 하드웨어를 구현하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 시다중화 처리 기법으로 대규모 실영상을 처리할 수 있는 5×5 CNN 하드웨어와 전후 처리기를 구현하였다. 구현된 5×5 CNN 하드웨어와 전후 처리기의 성능을 평가하기 위해 256×256 레나영상에 대해 윤곽선 검출을 수행하였으며, 약 4,000번의 시다중화 블록처리와 각 블록마다 10번의 제어 펄스에 의한 파이프라인 동작에 의해 영상처리가 수행되었다. 따라서 본 논문에서 구현된 5×5 CNN 하드웨어와 전후 처리기를 실영상 처리에 이용할 수 있다.