Bewertung und Optimierung nichtfunktionaler Eigenschaften von Bildverarbeitungsalgorithmen auf heterogenen Rechnerarchitekturen

Die Nachfrage nach intelligenten Kameras ist im letzten Jahrzehnt stetig angestiegen. Durch immer kleinere Bauformen und performantere Rechnerarchitekturen konnte das Anwendungsgebiet sowohl in der Industrie als auch im privaten Bereich wachsen. Dabei spielt in der Entwicklung solcher Systeme die Einhaltung von nichtfunktionalen Eigenschaften wie Verarbeitungszeit, Energiebedarf und Ressourcenverbrauch für viele Anwendungsfelder eine wichtige Rolle. Oft ist eine Realisierung des Anwendungsfalls durch die Verletzung der nichtfunktionalen Eigenschaften nicht möglich. Dies führt dazu, dass immer mehr spezielle oder heterogene Hardwarearchitekturen in intelligenten Kameras eingesetzt werden, was zur Steigerung der Komplexität im Systementwurf führt. Die Abschätzung der Durchführbarkeit von Projekten wird durch die steigende Komplexität sehr schwierig, was dazu führt, dass viele Projekte in späten Phasen an der Nichteinhaltung der nichtfunktionalen Eigenschaften scheitern.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, wie nichtfunktionale Eigenschaften in der frühen Entwurfsphase von Bildverarbeitungssystemen zuverlässig bestimmt werden können. Dabei werden Architekturen im Bereich der eingebetteten intelligenten Kamerasysteme untersucht.