Sono stati seguiti vari passi progettuali nei quali sono state effettuate delle scelte, ognuna opportunamente verificata e giustificata.

C ONCLUSIONI

Dopo la realizzazione del sistema secondo le specifiche di progetto iniziali ed in seguito alla verifica delle prestazioni ottenute, è possibile trarre le conclusioni sul lavoro svolto ed evidenziarne pregi e limiti.

Sono stati seguiti vari passi progettuali nei quali sono state effettuate delle scelte, ognuna opportunamente verificata e giustificata.

Elenchiamo gli obiettivi raggiunti in forma schematica:

1. E’ stato fornito un algoritmo in forma semplificata fedele all’implementazione del sistema in ambiente Active – HDL 4.2, al fine di poter condurre simulazioni rapide e su ogni formato di immagine. In questa nuova versione dell’algoritmo di partenza è stato possibile anche simulare l’aritmetica di macchina di tipo fixed point, avvalendosi della funzione floor disponibile in ambiente di programmazione Matlab.

2. Si è ottenuta una valutazione del livello di fedeltà della nuova versione

dell’algoritmo Retinex rispetto alla versione di riferimento quantificando

gli errori introdotti nei processi di semplificazione per mezzo del

parametro oggettivo PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), accostandolo

all’ispezione visiva delle immagini al fine di avere un riscontro soggettivo

delle prestazioni raggiunte. La specifica di 30 dB di PSNR come limite

minimo per la qualità delle immagini elaborate è stata verificata per tutte

le modalità di funzionamento del sistema, in modo da testarlo in tutte le

condizioni operative.

3. Per mezzo del processo di sintesi condotto in ambiente Xilinx ISE 6 sono state fornite stime sulla complessità circuitale ottenuta a livello hardware dalle quali si può trarre un’importante conclusione: la complessità circuitale ottenuta e quindi i costi implementativi sono dell’ordine di quelli richiesti dai classici algoritmi lineari per l’elaborazione delle immagini dato che sono state applicate tecniche di linearizzazione locale ad operatori fortemente non lineari come esponenziali e logaritmi. La logica richiesta comprende blocchi come moltiplicatori con accumulatori, Look-Up-Table, registri a più bit e semplici logiche dedicate. Abbiamo individuato alcune FPGA attualmente in commercio come dispositivi di implementazione per il sistema, visto il rapporto prestazioni-costi offerto da tali tecnologie. A parità di costi, si ottengono però prestazioni notevolmente migliori rispetto ad algoritmi lineari come l’equalizzazione di istogramma.

4. Si sono individuati i limiti principali che rendono problematica la realizzazione fisica del sistema, ed abbiamo concluso che una caratteristica importante in tal senso è rappresentata dalla memoria richiesta per elaborare le immagini, cosa che costringe, talvolta, ad operare con memoria esterna al chip su cui è invece implementato il sistema. Problemi come questi sono usuali nel caso di sistemi image processing ed è anche questo il motivo per cui algoritmi anche datati, come lo stesso Retinex, risalente a più di trenta anni fa, sono stati accantonati e quindi non più sviluppati fino all’avvento dei moderni elaboratori in possesso di grandi quantità di memoria ed in grado di svolgere grandi moli di calcoli a velocità sempre maggiore.

5. Sono stati calcolati e riportati in apposite tabelle i requisiti del sistema da

un punto di vista di memoria RAM necessaria per elaborare diversi formati

di immagine, al fine di poter avere un primo criterio per la scelta della

FPGA su cui implementare il sistema. Si deve comunque decidere se si

preferisce avere tutta la memoria on-board oppure se è il caso di

possibile si può in alternativa applicare delle tecniche di compressione o sottocampionamento per ridurre le dimensioni dell’immagine da elaborare.

Tali tecniche si dicono lossy poiché la loro controindicazione è una perdita d’informazione.

6. Si sono fornite delle stime sulla velocità di elaborazione del sistema, dunque sulle minime frequenze richieste per elaborare certi formati di immagine. In particolare tali calcoli sono stati affrontati per immagini statiche supponendo di poterle elaborare in un secondo, e quindi per sequenze di immagini con frame che si susseguono a 30 Hz e a 10 Hz. Si è concluso che per quanto riguarda le immagini statiche è possibile elaborare con le massime prestazioni il formato VGA (640 x 480 ). Un frame di dimensioni 1024 x 1024 può essere trattato rinunciando ad effettuare quattro scansioni con il filtro RRF ed accettando un tempo di elaborazione di poco maggiore. Per quanto riguarda le applicazioni dinamiche, abbiamo stabilito il formato QCIF (176 x 144) come formato limite per trattare frame continui a 30 Hz, frequenza che permette di realizzare dei filmati fluidi. In realtà di solito per queste applicazioni si fa uso di formati anche più piccoli. Infine, si sono fornite delle basi per sviluppi e miglioramenti futuri del sistema, soprattutto per migliorarne la velocità di elaborazione.

I risultati ottenuti sono soddisfacenti, e giustificano il crescente interesse verso le nuove tecniche non lineari di elaborazione delle immagini.

E’ stata sottolineata l’importanza degli algoritmi lineari che rispetto agli approcci di tipo non lineare offrono prestazioni nettamente superiori a parità di complessità circuitale, e quindi di costo.

Come già affermato, gli scenari applicativi di tali tecniche sono numerosi,

come le applicazioni consumer (video e fotocamere), i sistemi di video

sorveglianza notturna o di video conferenza, i sistemi di visualizzazione in

ambiente automotive e la robotica.

In queste condizioni operative, è possibile individuare due diverse modalità di funzionamento del sistema: la prima prevede che l’utente decida a priori l’effetto voluto e possa quindi impostare opportunamente il valore dei parametri programmabili per ottenere l’immagine di uscita secondo i suoi desideri; la seconda, adatta ad utenti meno esperti, in cui è il sistema a decidere alcuni valori dei parametri al fine di ottenere più immagini finali tra cui è possibile scegliere a posteriori.

Per fornire un esempio di funzionamento di questa seconda modalità, alla fine di questa parte conclusiva si riporta la raffigurazione di un’immagine di test, dapprima in originale, e poi elaborata secondo diverse possibili coppie di parametri. L’utente avrebbe così la possibilità di scegliere, al termine dell’elaborazione, il suo frame preferito, o più d’uno, ed eliminare gli altri.

Si ricordi che il filtro realizzato in questo lavoro ha come scopo quello di ottenere i segnali luminanza e riflettanza. Dato che sarebbe poco significativo rappresentare tali immagini come esempio della modalità di funzionamento a posteriori, si è preferito riportare le immagini di uscita del sistema completo delle parti che non competono a questo lavoro, ricavandole dall’algoritmo semplificato in cui i blocchi che non sono stati realizzati in questa trattazione sono stati ripresi dall’algoritmo Retinex di riferimento.

Il progetto è stato affrontato cercando di privilegiare la qualità delle immagini fornite in uscita. Dunque, uno spunto stimolante per un futuro sviluppo è l’adattamento dell’architettura all’elaborazione di segnali video, secondo le basi già delineate nel capitolo 5.

Infine, in prospettiva si può intravedere la possibilità di ridurre il numero di

scansioni delle immagini, cercando di eliminare il rumore di fase introdotto dal

filtro RRF in qualche altro modo, affinché sia possibile aumentare le prestazioni

di velocità del sistema senza limitare la qualità delle elaborazioni.