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Target detection of hyperspectral imagery on FPGAs
Detección de objetivos en imágenes hiperespectrales sobre FPGAs

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Bárez Alonso, Juan Martín (2020) Target detection of hyperspectral imagery on FPGAs. [Trabajo Fin de Grado]

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Abstract

In recent years there has been a resurgence in the space race, motivated especially by commercial companies. Their aircrafts are equipped with a multitude of sensors, one of them being hyperspectral cameras. This type of camera takes images in hundreds of different spectral bands, with the aim of providing information of the ground.
Because of the large size of hyperspectral images, they are sent to ground stations for processing, with the consequent cost of transmission and storage. Preferably these images should be processed or compressed on site and only a fraction of the data obtained should be sent. Given the spatial environment and the characteristics of these types of algorithms, FPGAs or ASICs are postulated as an optimal system for their implementation.
This work presents an FPGA implementation of the Reed-Xiaoli algorithm of anomaly detection for hyperspectral images. For its implementation, an analysis of the operations of the algorithm has been made, centered in a oating point version and another one in integer arithmetic, and of the repercussions that certain decisions have with the precision that is reached. Thus, demonstrating how complex algorithms with oating point operations can be executed in FPGAs by transforming them to use integer arithmetic.

Resumen (otros idiomas)

En los últimos años ha ocurrido un resurgimiento de la carrera espacial motivado especialmente por empresas comerciales. Sus aeronaves son equipadas con una multitud de sensores, siendo uno de ellos las cámaras hiperespectrales. Este tipo de cámaras toma imágenes en cientos de bandas espectrales diferentes, con el objetivo de proporcionar información sobre el terreno. A causa del gran tamaño de las imágenes hiperespectrales, estas son enviadas a la Tierra para su procesado, con el consecuente coste de transmisión y almacenamiento. Preferentemente estas imágenes deberían procesarse o comprimirse in situ para enviar solo una fracción de los datos obtenidos. Dados el entorno espacial y las características de este tipo de algoritmos, las FPGAs o ASICs se postulan como un sistema óptimo para su implementación. Este trabajo presenta una implementación sobre FPGAs del algoritmo Reed-Xiaoli de detección de anomalías para imágenes hiperespectrales. Para su implementación se ha realizado un análisis de las operaciones del algoritmo, centrada en una versión en punto flotante y otra en aritmética de enteros, y de las repercusiones que tienen ciertas decisiones con la precisión que se alcanza. Demostrando de esta manera cómo algoritmos complejos con operaciones en punto flotante pueden ser ejecutados en FPGAs al transformarlos para utilizar aritmética de enteros.

Item Type:Trabajo Fin de Grado
Additional Information:

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería de Computadores, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2019/2020

Directors:
Directors
González Calvo, Carlos
Mendías Cuadros, José Manuel
Uncontrolled Keywords:Hyperspectral images, RX algorithm, Floating point arithmetic, Integer arithmetic, Reconfigurable hardware, VHDL
Palabras clave (otros idiomas):Imágenes hiperespectrales, Algoritmo RX, Aritmética de punto flotante, Aritmética de enteros, Hardware reconfigurable, VHDL
Subjects:Sciences > Computer science
Título de Grado:Grado en Ingeniería de Computadores
ID Code:62874
Deposited On:04 Nov 2020 11:22
Last Modified:04 Nov 2020 11:22

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