Intelligent FPGA-Based Image Enhancement Using Wavelet Filtering and Superpixel Segmentation for Real-Time Vision Systems

본 연구는 Daubechies 웨이블릿 기반 필터링과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) 슈퍼픽셀 분할을 결합한 실시간 영상 향상 프레임워크를 제안하며, FPGA 구현에 최적화되어 있다. 제안된 방법은 SLIC의 공간 클러스터링 특성을 활용하여 영상의 경계와 구조적 일관성을 보존하고, Daubechies-4 웨이블릿 변환의 다중 해상도 특성을 통해 미세한 영상 세부 정보를 국부적으로 향상시킨다. 시스템은 MATLAB을 사용하여 알고리즘을 검증한 후, Altera Quartus 환경에서 Verilog로 합성되어 FPGA에 구현된다. 병렬성 및 처리 속도를 극대화하기 위해 파이프라인 모듈과 적응형 서브밴드 이득 제어(adaptive sub-band gain control)를 적용하였다. 표준 영상 데이터를 활용한 실험 결과, 제안된 시스템은 최대 29.3 dB의 PSNR, 1.36의 대비 향상 비율, 8ms의 처리 지연 시간을 달성하였다. Cyclone IV E FPGA에서의 하드웨어 구현은 논리 요소 43%, DSP 블록 30%의 자원 사용률과 140 MHz의 최대 동작 주파수를 보여주었으며, 본 시스템이 의료 영상 진단, 원격 탐사, 감시 시스템 등 실시간 영상 응용 분야에 적합함을 입증하였다.