İki boyutlu HSA gabor filtresinin FPGA ile gerçeklenmesi
2D CNN gabor filter FPGA implementation
Yazar: EVREN CESUR
Danışman: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hücresel Ağ modeli 1988 yılında L. O. Chua ve L. Yang tarafından ortaya atılmıştır. HücreselSinir Ağlarının, insan beynindeki gibi bölgesel bağlantılara sahip olması VLSIgerçeklenmesini olanaklı kılmıştır. Analog yapıdaki HSA, sayısal sistemlerin erişemeyeceğiişlem hızlarına erişebilmekte, bundan dolayı birçok alanda tercih edilmektedir. HSAkomşuluk ilişkileri bulunan düzenli bir ızgara yapısına sahiptir. Hücresel Sinir Ağlarının sahipolduğu bu yapı birçok uygulamaya elverişli olsa da en yaygın kullanımını görüntü işlemedebulmaktadır. HSA ile görüntü işleme için çeşitli filtreler kullanılmaktadır, bunlardan biri deGABOR Filtreleridir.Gabor süzgeçleri görüntü işlemede ön işlem olarak kullanılırlar. Gabor Süzgecinin Sayısaldevrelerde gerçeklenmesinde karmaşık sayılar yüzünden bazı problemler oluşmaktadır. Butezde gabor süzgeçlerinin sayısal ortamda daha iyi nasıl gerçeklenebileceği ve bugerçeklemenin uygulamaları sunulacaktır. Gabor süzgecinin karmaşık işlem yoğunluğunuHSA (Hücresel Sinir Ağı) ile nasıl azaltılabilineceğini gösteren B. Shi HSA Gabor TipSüzgeçleri geliştirmiştir. Analog VLSI olarak gerçeklenen bu süzgeçler hem gerçek hem desanal kısımlarını aynı anda hesaplama ve analog bir sistem olması nedeniylede yüksek hızlarsunmaktadır. Bu tezde Analog sistemin yaklaşıklık yöntemleri kullanılarak sayısal devredurumuna getirilip sayısal olarak HSA Gabor Tip Süzgecin MATLAB ve Modelsimbenzetimi ve FPGA (Field Programming Gate Array) üzerinde gerçeklemesi yapılmıştır.Anahtar kelimeler: Hücresel Sinir Ağı (HSA), Gabor, süzgeç, FPGA, VHDL.ii

Abstract:
Cellular neural network model was first introduced in 1988 by L.O. Chua and L. Yang. CNNhas local connections as Human?s brain has and this important makes VLSI implementationpossible. Analog constructed CNN has powerfull speeds compared to digital systems.Because of this, CNN is prefered mostly for different purposes. CNN has regular gridintercannections that have neingbourhood. The mentioned construction is convenient for mostapplications but the mostly choosen area is image processing CNN uses some filters for imageprocessing an done of them is Gabor filters.Gabor filters is used for pre processing in image processing. When implementing Gaborfilters on digital system, we match some problems due to complex manipulation. I describehow to implement Gabor fitler on digital systems with improvments, and show applicationsabout thjis implementations in my thesis. B. Shi has developed CNN Gabor filters to reducecomplex computation. This system i,s built analog VLSI and alse has the capabilty ofcomputing both real parts and imaginary parts at the same time which lead the system to anincredible speed of processing. I used some approximation methodologies to convert analogsystem to digital system in manner of implementation, then I perform CNN Gabor filteringdigitally in MATLAB and Modelsim. In addition to all, I implement this algorithm on FPGA.Key words: Cellular Neural Network (CNN), Gabor, filter, VHDL, FPGAii