최근 자율주행 기술이 빠르게 발전함에 따라, 영상 처리 과정에서 보행자 및 물체를 탐지하고 추적하기 위한 정확한 움직임 분석의 필요성이 제기되고 있다. 움직임 분석을 위한 여러 방법 중, 의미론적인 해석이 가능한 Optical Flow 추정이 현재 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 HD 이미지를 실시간으로 처리하는 고성능 Optical Flow 추정 회로의 구조를 제안한다. 회로에 구현된 알고리즘은 DIS-FAST Optical Flow 추정 알고리즘이며, 역 탐색을 통해 시간 복잡도를 크게 낮춘 기법이다. 회로 내의 저장 공간을 줄이기 위해 이미지 피라미드에서 특정 스케일의 이미지만 내부 메모리에 저장하고, 그 외 스케일의 이미지 데이터는 필요할 때 계산을 통해 구한다. 이미지 피라미드 데이터를 외부 메모리에 저장하고 필요할 때마다 접근하는 기존 연구들에 비해 외부 메모리에 대한 접근이 최소화되어 처리 속도가 향상된다. 65㎚ 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과, 게이트 수는 313,408개이고 최대 동작주파수는 333㎒이며 HD 이미지를 33 FPS의 속도로 처리함으로써 실시간 처리에 필요한 성능을 만족한다.

본 논문에서는 UHD 이미지를 실시간으로 처리하는 고성능 방사 왜곡 보정 회로의 구조를 제안한다. 기존 연구에서는 왜곡보정에 필요한 이미지 데이터에 접근할 때, 이미지 전체를 메모리에 저장하고 매 클락마다 메모리에 직접 접근하는 방식을 사용하고 있다. 그러나 이러한 방법은 고해상도 이미지를 처리할 경우 내부 메모리에 이미지 전체를 저장하는 것은 불가능하며, 외부 메모리에 이미지 전체를 저장한다고 하더라도 실제 애플리케이션 상에서 실시간 처리를 위해 매 클락마다 외부 메모리에 접근하는 것은 비현실적이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 회로 구조에서는 캐시 개념을 도입하였다. 접근해야 하는 이미지 픽셀 값을 캐시 메모리에 미리 저장해 둠으로써 외부 메모리 접근 횟수를 크게 감소시켜서 UHD 이미지와 같은 고해상도 이미지를 실시간으로 처리한다. 캐시 메모리는 362K 비트 SRAM으로 구현하였다. 65nm 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과, 게이트 수는 29,667개이다. 최대 동작주파수는 1,200MHz이고, 4K UHD 이미지를 0.3 GPPS의 속도로 처리함으로써 실시간 처리에 필요한 성능을 만족한다.