Implementación y evaluación de algoritmos para filtrado y desenvolvimiento de fase en microscopía holográfica digital, mediante desplazamiento de fase utilizando arquitecturas de hardware fpga (de1-soc)

La Microscopía Holográfica Digital (DHM) es utilizada con frecuencia para el registro de la amplitud y la fase por ejemplo de imágenes con profundidad de foco de especímenes biológicos, permitiendo obtener información cualitativa y cuantitativa de ellos, por lo que es un método muy adecuado para la observación de procesos biológicos dinámicos además de que compite con otros métodos tales como la Microscopía de Contraste de Fase (PCM), la Tomografía Óptica Coherente (OCT), o la Microscopía de Fuerza Atómica (AFM), entre otros. La caracterización y análisis de las células de sangre humana permite realizar diagnósticos clínicos más certeros para la prevención de enfermedades infecciosas, así como el estudio sobre los cambios de los glóbulos rojos humanos [1], que entre otras características proporcionan su dimensión y estados de deformación; asimismo, los métodos de DHM se han venido utilizando también como alternativas para la visualización, monitoreo y registro de procesos en tiempo real en varias áreas de la ingeniería tales como la topografía tridimensional (3D) de superficies, aplicaciones de resolución temporal, MEMS, metrología, inspección de procesos industriales, microóptica o seguimiento de partículas 3D [2], entre otras. Un problema frecuente en DHM es la optimización de las operaciones computacionales de los algoritmos de filtrado de imágenes y desenvolvimiento de la fase óptica de los hologramas digitales registrados durante un proceso. En ocasiones, las características de los procesadores de los equipos de cómputo disponibles comercialmente limitan notoriamente el desempeño de los algoritmos para realizar sus tareas con una mayor eficiencia, ya sea por su tamaño o su consumo de energía; por estas razones en los últimos años se han venido incorporando diversos sistemas hardware para un mejor aprovechamiento de los mismos. Resumen xi Por lo que las matrices de puertas programables por campo (FPGA) y los sistemas en chip (SoC), han sido aplicados durante más de 20 años en diferentes áreas tales como cómputo de alto desempeño, comunicaciones, procesamiento de señales de imágenes y video, minería de datos, automatización, visión por computadora, industria aeroespacial, defensa, medicina, bioinformática, etc. [3]. Estos dispositivos tienen ventajas en comparación con otros dispositivos de hardware como un bajo consumo de energía o un bajo costo con respecto a un microprocesador o un GPU, además de que estos pueden incorporar procesadores digitales de señales (DSP) o RAM embebida entre otras herramientas; también pueden ser programados con lenguajes de bajo nivel como VHDL o alto nivel como el lenguaje de computo abierto (OpenCL) que entre otros es una (API) que proporciona procesamiento en paralelo de tareas y datos, es compatible con una amplia gama de niveles de paralelismo y dispositivos de hardware, y es capaz de aumentar la eficiencia de sistemas homogéneos o heterogéneos de uno o varios dispositivos que utilizan CPU, GPU o FPGA, por lo que los FPGA presentan una seria opción para el procesamiento en DHM. El trabajo desarrollado en esta tesis se basa en la implementación de algoritmos de filtrado y desenvolvimiento de fase óptica de imágenes holográficas digitales en un dispositivo SoC FPGA, así como la implementación de un sistema experimental de microscopía holográfica digital mediante desplazamiento de fase (PSDHM) para el análisis 3D de muestras metálicas y transparentes. Para la programación y pruebas iniciales de los algoritmos se utilizó la plataforma Matlab® y Visual Studio 2010 y posteriormente OpenCL. Primeramente se implementaron dos algoritmos simples: uno de desplazamiento de fase de cuatro pasos para obtener mapas de distribución de fase, y otro de desenvolvimiento de la fase (PS) para representar la topografía 3D de las superficies de las muestras; una vez evaluados, se implementaron en el FPGA. Las imágenes obtenidas presentaban discontinuidades asociadas con el ruido, para obtener una mejor reconstrucción, se implementaron dos algoritmos más de filtrado: el Filtro Bilateral (BF) y otro filtro por Transformada Rápida de Fourier (FFT). Resumen xii Los algoritmos de desenvolvimiento, BF y FFT en código OpenCL, se implementaron en la tarjeta DE1_SoC de Altera, los resultado obtenidos se utilizan para realizar un análisis comparativo de los diferentes tiempos de procesamiento en el procesador ARM y el FPGA, finalmente se discuten las ventajas y desventajas de los datos obtenidos.

Digital Holography Microscopy (DHM) is frequently used to record both amplitude and phase of depth-of-focus images of biological specimens which allows qualitative and quantitative information acquisition, making it a suitable method for observation of dynamic biological processes as it competes with similar tecniques such as Phase Contrast Microscopy (PCM), Optical Coherent Tomography (OCT) or Atomic Force Microscopy (AFM), among others. As an example, characterization and analysis of human blood cells allows a more accurate clinical diagnose for of infectious diseases prevention, as well as the study on the changes of human red blood cells[1], that among other characteristics also provide their dimension and deformation states. Additionally, DHM methods also have been used as alternatives for visualization, monitoring and recording of real-time processes in several areas of engineering such as surface three-dimensional (3D) topography, time-resolved applications, MEMS, metrology, industrial inspection, micro-optics or 3D particle tracking[2], among others. A frequent problem in DHM is the optimization of computational operations involved in algorithms for image filtering and optical phase unwrapping of digital holograms recorded during a particular process. Usually, commercial computing processors characteristics limit significantly the algorithms to perform their tasks with higher efficiency; for these reasons, various hardware systems have been recently incorporating in computing systems to improve them. Field-programmable gate arrays (FPGA) and systems in chip (SoC) have been applied during more than 20 years in different areas such as high performance computing, video and image processing, communications, digital signal processing, data mining systems, automotive, computer vision, aerospace and defense, medical, bioinformatics, etc.[3]. These devices have advantages compared to other hardware, such as low power consumption and low cost with respect to a microprocessor or a GPU; in addition, they allow the incorporation of digital signal processors (DSP) or embedded RAM among other tools. Abstract xiv They can also be programmed with high-level languages such as OpenCL. This is an application programming interface (API) that provides parallel processing of tasks and data, supports a wide range of levels of parallelism and hardware devices, and is capable to increase the efficiency of homogeneous or heterogeneous systems of one or more devices that use CPU, GPU or FPGA, so FPGA present a factible option for processing in DHM. The work developed in this thesis is based on implementation of algorithms for filtering and optical phase unwrapping of digital holographic images in a SoC FPGA device, as well as the implementation of an experimental system of phase-shifting digital holographic microscopy (PSDHM) for 3D analysis of metallic samples surfaces. For initial programming and testing of algorithms, Matlab® platform was used; later, Visual Studio 2010 (for C programming) and finally OpenCL were also used. Two simple algorithms were firstly implemented: one with a four-step phase shifting method for obtaining of holograms and phase distribution maps, and another for phase unwrapping (PS) to perform a 3D topography of sample surfaces; once were tested, algorithms were implemented in the FPGA circuit. In order to filter the image noise observed in the holograms and their corresponding 3D mesh plots obtained during phase unwrapping (i.e. topographic discontinuities) and to improved their reconstructions, two more algorithms were implemented for filtering: the Bilateral filter and another for a Fast Fourier Transform (FFT) filter, both in the spatial and frequency domains. The obtained images presented discontinuities associated with noise, to obtain a better reconstruction, two more filtering algorithms were implemented: the Bilateral Filter (BF) and another filter by Fast Fourier Transform (FFT). The development algorithms, BF and FFT in OpenCL code, were implemented in the Altera card DE1_SoC, the results obtained are used to perform a comparative analysis of the different processing times in the ARM processor and the FPGA, finally the advantages are discussed and disadvantages of the data obtained.