Bu çalışma, rəqəmsal görüntülər üzərində dört temel piksel əməliyyatıni MATLAB və Verilog HDL’nin birlikdə kullanıldığı bir ortaq dizayn yanaşmasıyla modelleməlavətedir. MATLAB, görüntünün aparat simulyasiyasında okunabiləcəlavə hexadecimal vəri faylına dönüştürülmesi və nəticələrın yeniden görselleştirilmesi üçün; Verilog ise posterləşdirmə, qırmızı kanal çıxarma, qırmızı ton əlavəleme və isti qırmızı ton oluşturma alqoritmlarının piksel səviyyəsinde uygulanması üçün istifadə edilmişdir.

Araşdırmaçılar, səkkiz bitlik qırmızı, yaşıl və mavi kanal vərilərini Vivado XSim ortamında işleyerəlavə kontrol siqnallari ilə RGB çıktılarının uyumlu çalıştığını bildirmiştir. Kodak vəri dəstinden alınan təlavə bir təyyarə görüntüsü üzərində posterləşdirmənin iki fərqli kvantlaşdırma səviyyəsi, qırmızı kanalın ayrılması və iki fərqli renk tonu dönüşümü görsel olaraq sunulmuştur.

Çalışmanın gösterdiği əsas nəticə, söz konusu dört basit işlemin Verilog modullariyle işlevsel olaraq modellenebilmesidir. Ancak tasarım həqiqi bir FPGA kartına yüklenmsorma, sentezlenmiş aparat resursları açıqlanmamış və gecikmə, saat tezliyi, saniyədə kadr sayı, güc istehlakı və ya görüntü keyfiyyəti gibi kəmiyyət meyarler vərilməmişdir. Dolayısı ilə araşdırma, həqiqi zamanlı görüntü emalı performansını kanıtlayan bir aparat tətbiqsı değil; aparat həqiqiləştirmesine hazırlık storlayan bir simulyasiya və eğitim çərçivəsidir.

Araşdırmanın ele aldığı problem nedir?

Dijital görüntü emalı; tibbi görüntüləmə, uzaktan algılama, gözetim sistemleri, tüketici eləlavətroniği və otonom araçlar gibi sahəlarda görsel vərinin dönüştürülmesi və analiz edilmesi üçün kullanılmaktadır. Yüksəlavə çözünürlüklü görüntülərin çok sayıda piksel içermesi, eyni işlemin valyonlarca kez təlavərarlanmasını gerəlavətirebilir.

Genel amaçlı işlemcilər bu işlemleri yazılım üzərindən həqiqiləştirebilir. Ancak görüntünün her pikseline eyni və ya benzer işlemlerin uygulanması, paralel çalışmaya uygun bir problem yapısı oluşturmaya uygun bir problem yapısı oluşturur. FPGA gibi yeniden yapılandırılabilir aparatlar, eyni anda birden fazla işlemi yürütebiləcəlavə vəri yolları və ardişıq strukturler tasarlamaya imkân vərebilir.

Araşdırmaçıların hedefi, inkişaf etmiş bir görüntü analiz sistemi kurmaktan ziyade dört temel renk dönüşümünün MATLAB ilə Verilog arasında nasıl taşınabiləceğini və Verilog simulyasiyaunda nasıl doğrulanabiləceğini gösterməlavətir. Çalışmanın əsas sualsu şu şəkilde özetlenebilir:

Bir görüntü MATLAB kullanılarak aparat simulyasiyasına uygun vəriləre dönüştürüldüğünde posterləşdirmə və renk kanalı işlemleri Verilog HDL ilə doğru biçimde modellenebilir mi?

MATLAB–Verilog ortaq dizayn akışı nasıl çalışmaktadır?

Çalışmada görüntü emalı müddətci yazılım və aparat diaqnozmlama katmanlarına ayrılmışdır:

1. Giriş görüntüsü MATLAB ortamında açılır.
2. Görüntünün qırmızı, yaşıl və mavi piksel dəyərləri hexadecimal bir vəri faylına dönüştürülür.
3. Verilog test qurğusu bu faylyı $readmemh komutuyla belleğe yükler.
4. Her pikselin səkkiz bitlik R, G və B kanalları seçilən alqoritmdan gecirilir.
5. İşlenmiş piksel dəyərləri çıkış belleğine yazılır.
6. Nəticə vəriləri yeniden görüntü faylsına dönüştürülerəlavə görsel olaraq incelenir.

Bu iş bölümü, MATLAB’ın görüntü faylsı yönetimindəlavəi kolaylığı ilə Verilog’un aparat davranışını saat çevrimleri və sayısal siqnallar üzərindən modelleme yeteneğini bir araya getirməlavətedir. Bununla belə çalışma, MATLAB ilə Verilog arasındaki fayl biçiminin yapısını, piksel sıralamasını, görüntü boyutlarını və ya renk kanallarının yaddaşte hangi sırayla saklandığını ayrıntılı biçimde açıqlamamaktadır.

Posterləşdirmə işlemi nasıl tətbiq edilmişdir?

Posterləşdirmə, bir görüntünün kullanabiləceği renk yoğunluğu səviyyəlerini azaltır. Birbirine yakın piksel dəyərləri eyni kvantlaşdırma aralığına çəlavəildiği üçün renk gecişleri daha basamaklı və qrafiksel bir görünüm kazanır.

Çalışmada her kanal üçün şu bit sürüşdürmə işlemi tətbiq edilmişdir:

\[ R' = (R \gg SHIFT) \ll SHIFT \]

\[ G' = (G \gg SHIFT) \ll SHIFT \]

\[ B' = (B \gg SHIFT) \ll SHIFT \]

Burada:

• R, G və B giriş pikselinin 0–255 aralığındaki səkkiz bitlik renk dəyərləridir.
• R′, G′ və B′ dönüştürülmüş çıkış dəyərləridir.
• SHIFT, kaç aştorı əhəmiyyətli bitin sıfırlanactorını belirleyen kvantlaşdırma parametresidir.
• >> stora, << sola bit sürüşdürməyı ifadə edir.

Dəyər əvvəl stora, ardından eyni miktarda sola kaydırıldığında aştorı əhəmiyyətli bitler kaybedilir. Səlavəiz bitlik bir kanalda riyazi olaraq kullanılabilir seviye sayısı:

\[ L = 2^{8-SHIFT} \]

olur. Buna görə SHIFT=1 təxminən 128, SHIFT=2 ise təxminən 64 olası sıxlıq səviyyəsi bırakır. Çalışmada eyni təyyarə görüntüsünün bu iki ayarla oluşturulmuş nəticələrı ayrı ayrı gösterilmiştir.

Posterləşdirmə renk derinliğini azaltmaktadır; lakin çalışmada fayl böyüklüğü və ya sıkıştırma nisbəti ölçülməmişdir. Bu səbəbdən işlemin birbaşa belirli bir nisbətda vəri sıkıştırması storladığı sonucuna varılamaz. Daha az renk səviyyəsi, sonraki bir itkisız və ya itkilı kodlama mərhələsını kolaylaştırabilir; fakat posterləşdirmə təlavə başına tamamlanmış bir görüntü sıkıştırma sistemi değildir.

Qırmızı kanal çıkarma işlemi nasıl çalışmaktadır?

RGB görüntülərde her piksel qırmızı, yaşıl və mavi olmak üzere üç komponentden oluşur. Qırmızı kanal çıkarma işleminde qırmızı komponent korunurken diğer iki kanal sıfırlanmıştır:

[ R' = R ]

[ G' = 0 ]

[ B' = 0 ]

Bu dönüşümün ardından görüntünün yalnızca qırmızı kanalda bulunan sıxlıq bilgisi görünür kalır. Yeşil və mavi kanalların katkısı kaldırıldığı üçün sonuç siyah ilə qırmızı arasında değişen bir görünüm oluşturur.

Üçüncü sayfadaki görsel sonuçta uçak, zemin və göyüzü yalnızca qırmızı kanal dəyərləriyle gösterilməlavətedir. Bununla belə çalışma, çıkışın giriş qırmızı kanalıyla piksel piksel qarşılaştırıldığı bir xəta analizi sunmamaktadır. İşlevsel doğruluk, dalğa forması və görsel sonuç üzərindən qiymətləndirilmişdir.

Kırmızı ton işlemi nasıl tətbiq edilmişdir?

Kırmızı ton işleminde giriş görüntüsünün qırmızı kanalına sabit 30 sıxlıq birimi əlavəlenmiş, yaşıl və mavi kanallar değiştirilmsormatir:

\[ R' = \min(R+30,\ 255) \]

[ G' = G ]

[ B' = B ]

min işlemi, qırmızı kanalın səkkiz bitlik üst sınır olan 255’i aşmasını önler. Örneğin giriş qırmızı dəyəri 100 ise çıkış 130; giriş dəyəri 240 ise 270 yerine 255 olur.

Bu işlem görüntünün bütün piksellerine eyni miktarda qırmızı əlavəlediği üçün sahnenin genel renk dengesini sıcak yöne kaydırır. Ancak görüntünün mevcut parlaklığına, beyaz dengesine və ya yerli renk özelliklerine uyum storlayan dinamik bir üsul değildir.

Sıcak qırmızı ton işlemi nasıl təsvir edilmişdir?

Sıcak qırmızı ton işleminde əvvəl üç renk kanalının arifmetik ortası alınarak basit bir boz intensivlik hesablanmışdır:

\[ gray = \frac{R+G+B}{3} \]

Ardından qırmızı kanal artırılmış, yaşıl kanal gri dəyərde tutulmuş və mavi kanal azaltılmıştır:

[ R' = gray+20 ]

[ G' = gray ]

[ B' = gray-10 ]

Bu dönüşüm renk fərqlilıklarını böyük ölçüde ortadan kaldırır və gri taban üzərində qırmızının maviye görə daha güçlü olduğu sıcak bir ton üretmeyi amaçlar.

Alqoritm açıqlamasında önemli bir sayısal belirsizlik vardır. gray dəyəri 235’ten böyük olduğunda R′ 255’i aşabilir; 10’dan kiçik olduğunda ise B′ negatif olabilir. Kırmızı ton işleminde açıqça belirtilən saturasiya sınırı, isti qırmızı ton alqoritmsında vərilməmişdir.

Verilog’da səkkiz bitlik işarəsiz bir dəyişən kullanılıyorsa daşma və ya alt daşma, bəlavəlenmeyen wrap-around dəyərləre yol açabilir. Çalışma; saturasiya, kəsmə, daha geniş ara dəyişən kullanımı və ya işaretli aritmetik uygulanıp uygulanmadığını açıqlamamaktadır.

Ayrıca üçüncü sayfadaki “Warm Red Tint” sonucu, formülde tarif edilən genel isti qırmızı tonla görsel olaraq tam örtüşməyen güçlü bir cyan göyüzü bölgəsi içerməlavətedir. Bunun kanal sıralaması, aritmetik daşma, görüntü faylsının yeniden oluşturulması və ya başka bir vizuallaşdırma təsirinden resurslanıp resurslanmadığı vərilən bilgilərle belirlenememəlavətedir.

Verilog test qurğusunde hangi siqnallar izlenmiştir?

Araşdırmaçılar, görüntü okuma və yazma modullarini bir tb_simulation test qurğusu üçünde çalıştırmıştır. Simülasyonda belirtilən temel siqnallar şunlardır:

• HCLK: Piksel işlemlerinin zamanlamasını belirleyen saat siqnalı.
• HRESETn: Aktif aştorı reset siqnalı.
• vsync: Dikey görüntü eşzamanlama siqnali.
• hsync: Yatay görüntü eşzamanlama siqnali.
• data_R0[7:0]: Səlavəiz bitlik qırmızı kanal vərisi.
• data_G0[7:0]: Səlavəiz bitlik yaşıl kanal vərisi.
• data_B0[7:0]: Səlavəiz bitlik mavi kanal vərisi.

Dalga biçimi görüntüsü, kontrol siqnallari ilə RGB vərilərinin simulyasiyada üretildiğini göstərir. Araşdırmaçılar bu çıktıyı piksel okuma, işleme və yazma sırasının doğru çalıştığının kanıtı olaraq yorumlamıştır.

Bununla belə dalğa formasınden ümumi piksel gecikməsi, boru xətti derinliği, piksel başına çevrim sayı və ya görüntünün tamamlanma müddətsi raporlanmamışdır. Saat periyodu da vərilmediği üçün simulyasiyaun fiziki zaman qarşılığı hesaplanamamaktadır.

Görsel nəticələr ne göstərir?

Çalışmanın üçüncü sayfasında eyni giriş görüntüsünün yedi görünümü yer alır:

1. XSim simulyasiya dalğa forması.
2. Kodak vəri dəstinden alınan özgün təyyarə görüntüsü.
3. SHIFT=1 ilə posterləşdirmə.
4. SHIFT=2 ilə posterləşdirmə.
5. Qırmızı kanal çıkarma.
6. Sıcak qırmızı ton işlemi.
7. Sabit qırmızı ton işlemi.

Posterləşdirmə nəticələrı, SHIFT arttığında renk yoğunluğu basamaklarının azalmasını; qırmızı kanal sonucu, yaşıl və mavi komponentlərin kaldırılmasını; qırmızı ton sonucu ise görüntünün genel olaraq daha sıcak görünmesini amaçlamaktadır.

Görseller, işlemlerin çıktı ürettiğini göstərir. Ancak dəyərlendirme təlavə bir görüntüye dayanmaktadır. Çeşitli aydınlatma, kontrast, renk dtorılımı və çözünürlük özelliklerine sahip çoklu görüntülər kullanılmadığı üçün alqoritmların fərqli görüntü türlerindəlavəi tutarlılığı belirlenememəlavətedir.

Karşılaştırma cədvəlsu ne ölçməlavətedir?

Çalışmanın müqayisə cədvəlinda önerilən dört işlem; avtonom sürüşte duman aradan qaldırma, tibbi görüntü iyiləştirme, GPU tabanlı görüntü işlemleri və yeniden yapılandırılabilir FPGA filtrləri üzerine əvvəlki çalışmalarla müqayisə edilmişdir.

Bu müqayisə eyni aparat, eyni vəri kümesi və ya eyni başarı meyarü üzərində həqiqiləştirilmiş bir performans təcrübəi değildir. Cədvəl yalnızca çalışmaların tətbiq sahəlarını, kullandıkları işlemleri və bildirilən temel katkıları yan yana getirməlavətedir.

Öncəlavəi çalışmalar arasında parlaklık, kontrast, keskinleştirme, kənar aşkarlama, kəsmə, zoom, döndərmə, eşikləmə, genişləndirmə və eroziya gibi çok sayıda işlem vardır. Bu səbəbdən araşdırmaçıların kendi sistemlerini “daha geniş işlem çeşitliliği” sunan bir yaklaşım olaraq diaqnozmlaması, cədvəldaki işlem sayıları üzərindən kəmiyyət olaraq kanıtlanmamıştır.

Çalışmanın daha açıq biçimde destəlavəlediği katkı, dört temel işlemin eyni MATLAB–Verilog fayl tabanlı çərçivəsinde bir araya getirilmesidir. Öncəlavəi üsullere görə hız, sahə, güç və ya görüntü keyfiyyəti üstünlüğü gösterilmsormatir.

Bu çalışma həqiqi bir FPGA tətbiqsı mıdır?

Hayır. Araşdırmada Verilog HDL kullanılması, tasarımın birbaşa fiziki bir FPGA üzərində çalıştırıldığı mənasına gəlmir. Verilog hem həqiqi aparat üretməlavə hem de yalnızca davranış simulyasiyau yapmak üçün kullanılabilir.

Çalışmada bildirilən mərhələ, Vivado XSim üzərində funksional simulyasiyadur. Aştorıdaki aparat həqiqiləştirme adımları raporlanmamışdır:

• Belirli bir FPGA üreticisi, ailəsi və ya cihaz modeli seçimi.
• RTL sentezi və yerleştirme-yönlendirme işlemi.
• Arama cədvəlsu, flip-flop, blok RAM və ya DSP kullanım miktarı.
• Elde edilən en yüksək saat tezliyi.
• Kritik yol və ya zamanlama btorlanması.
• Piksel başına gecikmə və vəri aktarım hızı.
• Saniyedəlavəi kare sayısı.
• Güç və enerji istehlakı.
• Kamera, HDMI və ya görüntü yaddaşı gibi fiziki giriş-çıxış btorlantıları.
• FPGA kartı üzərində alınmış həqiqi görüntü çıktısı.

Bu səbəbdən “aparat hızlandırmalı” və ya “həqiqi zamanlı” ifadeleri mevcut təcrübəin birbaşa sonucu olaraq değil, Verilog tasarımının iləride sentezlenebilmesine dayanan bir tətbiq hedefi olaraq yorumlanmalıdır.

Görüntü kalitesi kəmiyyət olaraq ölçülmüş müdür?

Çalışmada görüntülərin görsel olaraq bəlavəlenen dönüşümleri gösterdiği belirtilməlavətedir. Ancak aştorıdaki kəmiyyət görüntü meyarleri raporlanmamışdır:

• Orta karesel xəta.
• Tepe siqnal-küy nisbəti.
• Yapısal benzerlik indəlavəsi.
• Renk farkı və ya rəng dəqiqliyi.
• Histoqram değişimi.
• Dosya boyutu və ya sıkıştırma nisbəti.
• MATLAB referans çıktısı ilə Verilog çıktısı arasındaki piksel xətası.

Özellikle aparat doğrulamasında, MATLAB tarafından hesaplanan “qızıl referans” görüntü ilə Verilog çıktısının bütün piksellerde otomatik qarşılaştırılması güçlü bir doğrulama üsuli olabilirdi. Çalışma böyle bir xəta matrisi və ya eşleşen piksel nisbəti sunmamaktadır.

Türkiyə baxımından hangi sahəlarda dəyərlendiriləbilir?

Çalışma, inkişaf etmiş və ya üretime hazır bir görüntü işlemcisinden çok temel bir eğitim örneği niteliğindedir. Türkiyədə eləlavətronik və haberleşme mühendisliği, bilgisayar mühendisliği, məlavəatronik və biyomedikal mühendisliği eğitiminde şu amaçlarla dəyərlendiriləbilir:

• RGB piksel vərisinin HDL ortamında temsil edilmesini öğretməlavə.
• MATLAB ilə test vərisi hazırlama və Verilog test qurğusune aktarma müddətcini gösterməlavə.
• Bit kaydırma, saturasiya arifmetikası və kanal manipülasyonu gibi temel sayısal tasarım kavramlarını açıqlamak.
• Yazılım referans modeli ilə aparat modeli arasında doğrulama akışı geliştirməlavə.
• Daha inkişaf etmiş FPGA görüntü emalı projeleri üçün başlanğıc tasltorı oluşturmak.

Endüstriyel kamera sistemleri, savunma eləlavətroniği, tıbbi cihazlar, tarımsal görüntüləmə və ya otonom araçlar gibi sahəlarda kullanılabilmesi üçün ise daha karmaşık filtrlər, həqiqi zamanlı görüntü akışı, aparat sentezi, performans ölçümü və tətbiqya özgü doğrulama lazımdır. Çalışma bu sahəlarda birbaşa uygulanmış bir sistem sunmamaktadır.

Çalışmanın güclü tərəfləri nelerdir?

• Görüntü faylsı hazırlama ilə HDL simulyasiyaunu eyni iş akışında birleştirməlavətedir.
• Dört temel işlemi riyazi adımlar və sözde kod biçiminde açıqlamaktadır.
• Posterləşdirməde bit sürüşdürmə kullanarak aparata uygun, basit bir kvantlaşdırma üsuli sunmaktadır.
• Səlavəiz bitlik RGB kanallarının saat və eşzamanlama siqnallariyle işlenmesini göstərir.
• Aynı giriş görüntüsü üzərində bütün dönüşümlerin görsel müqayisəsını sunmaktadır.
• Tələbələr və başlanğıc səviyyəsindəlavəi HDL geliştiriciləri üçün anlaşılması kolay bir nümunə oluşturmaktadır.
• Modüler yapının iləride başka piksel əməliyyatlarıyle genişletiləbiləceğini göstərir.

Çalışmanın başlıca məhdudiyyətlərı nelerdir?

• Yalnızca funksional simulyasiya yapılmış, fiziki FPGA həqiqiləştirmesi təqdim edilməmişdir.
• Kullanılan Vivado və MATLAB sürümleri belirtilmsormatir.
• Hedef FPGA cihazı və ya aparat kartı diaqnozmlanmamıştır.
• Sentez, sahə, güç, saat tezliyi, gecikmə və vəri aktarım hızı nəticələrı mövcud deyil.
• Gerçəlavə zamanlı çalışma iddiasını doğrulayacak kadr/saniyə ölçümü yapılmamıştır.
• Yalnızca təlavə bir Kodak görüntüsü görsel olaraq qiymətləndirilmişdir.
• Giriş görüntüsünün piksel boyutları və renk biçimi açıqça vərilməmişdir.
• MATLAB ilə Verilog nəticələrı arasında otomatik piksel doğrulaması raporlanmamışdır.
• PSNR, SSIM və ya rəng fərqi gibi görüntü keyfiyyəti meyarleri kullanılmamıştır.
• Posterləşdirmənin sıkıştırma üzərindəki təsiri fayl boyutuyla ölçülməmişdir.
• Sıcak qırmızı ton alqoritmsında negatif və 255 üzərindəki dəyərlərin nasıl sınırlandığı belirtilmsormatir.
• Şəkil 6’daki görsel sonuç ilə açıqlanan isti qırmızı ton formülü arasında açıqlanmamış bir görünüm farkı vardır.
• Karşılaştırma cədvəlsu ortak təcrübə koşullarına dayalı kəmiyyət bir müqayisə değildir.
• Kaynak kodu, test faylları və ya yeniden üretiləbilir bir depo btorlantısı vərilməmişdir.
• Maliyyələşmə, maraqlar toqquşması və vəri erişiləbilirliği beyanları mövcud deyil.

Çalışma nəyi dəstəkləyir?

Çalışma, posterləşdirmə, qırmızı kanal çıxarma və iki basit renk tonu dönüşümünün səkkiz bitlik RGB vəriləri üzərində Verilog HDL ilə modellenebildiğini dəstəkləyir. XSim dalğa forması və işlenmiş görüntülər, tasarımın vəri okuyup dönüştürülmüş çıkış üretebildiğini göstərir.

Ayrıca MATLAB’ın görüntü fayllarını aparat simulyasiyası üçün hazırlayan, Verilog’un ise piksel əməliyyatlarıni yürüten tamamlayıcı araçlar olaraq kullanılabiləceğini göstərir.

Çalışma nəyi sübut etmir?

• Tasarımın həqiqi bir FPGA kartında çalıştığını sübut etmir.
• Sistemin həqiqi zamanlı video işleyebildiğini göstermeməlavətedir.
• Önerilən işlemlerin əvvəlki FPGA və ya GPU çözümlerinden daha hızlı olduğunu göstermeməlavətedir.
• Daha az güç, daha az aparat sahəı və ya daha aştorı gecikmə storladığını sübut etmir.
• Posterləşdirmənin belirli bir sıkıştırma nisbəti storladığını göstermeməlavətedir.
• Dönüşümlerin bütün görüntü türlerinde doğru və tutarlı çalıştığını sübut etmir.
• Tıbbi görüntüləmə, avtonom sürüş və ya uydu görüntülərinde tətbiq başarısı sunmamaktadır.
• Verilog çıktılarının MATLAB referansıyla bütün piksellerde birebir eşleştiğini kəmiyyət olaraq göstermeməlavətedir.

Çalışmanın Metodu və Tapıntıları

Araşdırma dizeyni

Uygulanan işlemler

Posterləşdirmə parametresinin riyazi təsiri

Cədvəldaki səviyyə sayıları çalışmada vərilən bit sürüşdürmə denkleminden riyazi olaraq əldə edilmişdir. Çalışmada görsel olaraq yalnızca SHIFT=1 və SHIFT=2 koşulları gösterilmiştir.

Dalga biçimi doğrulaması

XSim əlavəran görüntüsünde saat, sıfırlama, yatay və dikey eşzamanlama siqnallari ilə səkkiz bitlik renk vəriləri yer alır. Araşdırmaçılar, aktif kontrol siqnallari və tutarlı RGB çıktıları üzərindən görüntü okuma, işleme və yazma modullarinin eşzamanlı çalıştığı sonucuna varmıştır.

Dalga biçimi işlevsel bir doğrulama sunmakla birlikdə aştorıdaki kəmiyyət dəyərlər raporlanmamışdır:

• Saat frəlavəansı.
• Piksel başlanğıc gecikməsi.
• İki gecerli piksel arasındaki çevrim sayısı.
• Bir görüntünün işlenme müddətsi.
• İşlem hattı dolum və boşalma gecikməsi.
• Maksimum sürdürülebilir görüntü çözünürlüğü.

Görsel tapıntılar

• SHIFT=1 posterləşdirmə, özgün görüntüye görə daha az renk səviyyəsi üretmiştir.
• SHIFT=2 posterləşdirmə, SHIFT=1’e görə daha güçlü kvantlaşdırma uygulamıştır.
• Qırmızı kanal çıkarma işlemi görüntünün qırmızı komponentini ayırmıştır.
• Kırmızı ton işlemi genel görüntüye qırmızı torırlıq kazandırmıştır.
• Sıcak qırmızı ton işlemi gri tabanlı bir renk dönüşümü üretmiştir; lakin görsel çıktıdaki bazı renkler açıqlanan formülle tam uyumlu görünmeməlavətedir.
• Simülasyon dalğa forması RGB vərilərinin kontrol siqnallariyle birlikdə işlendiğini göstermiştir.

Ölçülmeyen performans dəyişənleri

İstatistiksel dəyərlendirme

Çalışmada təlavərar sayısı, statistik test, dəyişənlik ölçüsü, etibar intervalı və ya xəta dtorılımı mövcud deyil. Nəticələr təlavə bir test görüntüsündəlavəi simulyasiya dalğa forması və görsel çıktılar üzərindən qiymətləndirilmişdir.

Bu səbəbdən araşdırmanın sonucu “alqoritmların işlevsel nümunə çıktılar ürettiği” səviyyəsiyle sınırlandırılmalıdır. Üsullerin genel görüntü vəri kümelerinde güvənilirliği, görüntü keyfiyyəti və ya performans üstünlüğü statistik olaraq gösterilmsormatir.

Gelecəlavə çalışma gerəlavəsinimleri

Araşdırmaçılar gelecəlavə çalışmalarda daha karmaşık filtrlərin əlavəlenmesini, çoklu görüntü vəri kümelerinin kullanılmasını və həqiqi zamanlı sistemlere miqyaslana bilən dtorıtımın incelenmesini önerməlavətedir. Mevcut tasarımın daha güçlü bir doğrulamaya ulaşması üçün ayrıca şu adımlar lazımdır:

• MATLAB və Verilog çıktılarının bütün piksellerde otomatik qarşılaştırılması.
• Taşma və alt daşma üçün açıq saturasiya arifmetikası uygulanması.
• Belirli bir FPGA üzərində sentez və zamanlama analizi yapılması.
• Kaynak, güç, gecikmə və kadr/saniyə dəyərlərinin raporlanması.
• Farklı çözünürlük və renk dtorılımlarına sahip çok sayıda görüntünün sınanması.
• PSNR, SSIM, rəng fərqi və histoqram gibi kəmiyyət meyarlerin kullanılması.
• Kamera və ya video akışıyla həqiqi zamanlı aparat gösterimi yapılması.

Mənbə və Metod Notu

Çalışmanın özgün adı: Design and Simulation of Core Image Processing Techniques Using MATLAB and Verilog

Müəlliflər: Bala Sindhuri Kandula; G. Challa Ram; Sangeeta Singh; Subhashini Tata; R. Prameela Devi; M. Aravind Kumar.

Müəllif sıralaması: Yayımlanan çalışmada yer aldığı biçimde korunmuştur.

Eş katkı və ya eş birinci yazarlık: Belirtilmsormatir.

Məsul müəllif: Özel bir əlaqə müəllifi işareti mövcud deyil. Çalışmada bütün müəlliflərın e-posta adresleri ayrı ayrı vərilmiştir.

Qurumlar: Department of E.C.E. və Center of Excellence in VLSI Design, S.R.K.R. Engineering College (A); Department of E.C.E., Shri Vishnu Engineering College for Women (A); Department of E.C.E., Vardhaman College of Engineering; Department of E.C.E., SR Gudlavalleru Engineering College; Department of E.C.E., CVR College of Engineering; Department of E.C.E., West Godavari Institute of Science and Engineering.

DOI:10.1109/ICECA66444.2025.11383195

Resmî yayın sayfası:IEEE Xplore belge kaydı

Konferans: 2025 9th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology — ICECA 2025.

Konferans tarihi: 5–7 Kasım 2025.

Yayın ili: 2025.

Yayın platforması: IEEE Xplore.

Özgün yayınevi: Institute of Electrical and Electronics Engineers — IEEE.

Mənbə növü: Konferans bildirisi; MATLAB–Verilog ortaq dizayn və funksional simulyasiya çalışması.

Hakemlik vəziyyəti: IEEE konferans bildirisi olaraq yayımlanmıştır. Bireysel hakemlik raporları və dəyərlendirme müddətcinin ayrıntıları çalışma metninde açıqlanmamışdır.

ISBN: DVD sürümü 979-8-3315-9928-7; eləlavətronik konferans kaydı 979-8-3315-9929-4.

Maliyyələşmə: Çalışmada maliyyələşdirmə bilgisi belirtilmsormatir.

Çıkar çatışması: Çalışmada maraqlar toqquşması beyanı yer almamaktadır.

Veri və kod erişimi: Verilog resurs kodları, MATLAB dönüştürme betikleri, hexadecimal test faylları və ya açıq bir yazılım deposu paylaşılmamıştır.

Bu Türkçe açıqlama; çalışmanın metni, alqoritmları, denklemleri, simulyasiya dalğa forması, müqayisə cədvəli və özgün/işlenmiş görüntüləri incelenerəlavə hazırlanmıştır. Dış resurslar yalnızca DOI, konferans tarihi, yayın platformu və bibliyoqrafik kimliğin doğrulanması amacıyla kullanılmış; çalışmada bulunmayan bilimsel performans nəticələrı əlavəlenmsormatir.

Çalışmanın nəticələrı, dört temel görüntü işleminin Verilog funksional simulyasiyauyla məhduddur. Fiziksel FPGA tətbiqsı, aparat sentezi, resurs istifadəsi, güç ölçümü, zamanlama analizi və ya həqiqi zamanlı video testi yapılmamıştır. Bu səbəbdən araşdırma, üretime hazır bir görüntü işlemcisi olaraq değil, daha inkişaf etmiş aparat tətbiqlərına temel oluşturabiləcəlavə başlanğıc səviyyəsinde bir ortaq dizayn çərçivəsi olaraq dəyərlendirilmelidir.