HBS – Integrierte analoge Schaltungen zur Bildverarbeitung in heterogenen Bildsystemen

Systeme zur Verarbeitung, Erzeugung und Übertragung digitaler Bilder (Bildsysteme) unterliegen sehr oft harten Anforderungen an Rechenleistung, Latenz, Durchsatz und Kosten. Typische Beispiele sind die medizinische Bildverarbeitung, Computerspiele oder die Videokompression in Camcordern. Um diese Anforderungen zu erfüllen, werden oft dedizierte Hardware-Beschleuniger eingesetzt als auch Grafikprozessoren (GPUs) oder digitale Signalprozessoren (DSPs).

Die entstehenden Bildsysteme sind in zweierlei Hinsicht heterogen. Zum einen ist innerhalb eines Systems die Berechnung auf mehrere verschiedenartige Komponenten verteilt, zum anderen gibt es eine große, heterogene Menge an Architekturen, auf denen unterschiedliche Bildanwendungen laufen können und sollen. Beide Arten von Heterogenität führen nun zu sehr interessanten und wichtigen Forschungsfragestellungen, die in dem Graduiertenkolleg erforscht werden sollen. Dies betrifft im Wesentlichen drei Bereiche: dedizierte Hardware-Architekturen für Bildsysteme, Werkzeuge und Methoden für die Programmierung heterogener Bildsysteme, sowie Anwendungen und Algorithmen für heterogene Bildsysteme. Bildsysteme haben in Forschung und Praxis eine große Bedeutung. Ihre Planung, Entwicklung und Realisierung erfordert themenübergreifendes und interdisziplinäres Wissen zu Soft- und Hardware, Methoden- und Werkzeugentwurf, sowie zur Algorithmen-Entwicklung.

Es existiert heute bereits eine Vielzahl dedizierter Bildhardware (z.B. Grafikkarten in allen Skalierungsstufen, DSPs, Spezialchips zur Videokompression, etc.), so dass viele Projekte erst einmal auf vorhandener Hardware aufbauen können. Im Rahmen des Graduiertenkollegs soll aber auch neue dedizierte Hardware erforscht und entwickelt werden. Der Lehrstuhl für Technische Elektronik behandelt dabei dedizierte integrierte Hardware zur Aufnahme von Bild- und Videodaten sowie die direkte analoge Vorverarbeitung von aus Fotosensoren gewonnenen Signaldaten. Im Fokus stehen dabei Vorteile im Bezug auf Leistungs- und Flächenverbrauch bei gleicher Geschwindigkeit verglichen mit äquivalenten digitalen Implementierungen, sowie die Entwicklung geeigneter neuer Sensor Architekturen zur Verwendung in Smart Camera Anwendungen.