Grafikus környezetben futó képszegmentáló algoritmus készítése

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Vajda Ferenc
Irányítástechnika és Informatika Tanszék

Grafikus képek feldolgozása során az egyik legfontosabb és leginkább kutatott részterület a szegmentálás. Ugyanis ez az objektum felismerés legalapvetőbb művelete. Szegmentálás segítségével lehet a képen található objektumokat elkülöníteni egymástól. Ugyanakkor a feladat összetettsége miatt a mai algoritmusok vagy csak korlátozott körülmények között, vagy csak nagyon lassan képesek értékelhető eredményt produkálni. A kutatások két fő irányban folynak, egyrészt új algoritmusokat keresnek, másrészt pedig a meglévő algoritmusokat próbálják felgyorsítani. Diplomamunkám során az utóbbi irány alapján, egy robosztus szegmentáló algoritmus futási idejét igyekeztem nagymértékben csökkenteni. A mean shift szegmentáló algoritmust választottam, ugyanis széles körben alkalmazható, futtatásához nem szükséges apriori információ a környezetről, viszont ennek ára a lassú működés. A mai trendeknek megfelelően, a párhuzamosítást választottam, mint algoritmus gyorsítási lehetőséget. Az elérhető párhuzamos architektúrák közül a grafikuskártya általános célú feldolgozásra való felhasználása tűnt a legjobb megoldásnak, ugyanis viszonylag olcsón elérhető egy a mai processzoroknál jóval több feldolgozóegységgel rendelkező eszköz és ennek az architektúrának a kihasználása sok lehetőséget rejt magában. A dolgozat első felében bevezetem az olvasót a párhuzamos programozás elméletének alapjaiba, megismertetem a grafikuskártyák felépítésével, valamint a CUDA környezettel. A diplomamunka második felében pedig bemutatom az elkészült algoritmus tervezésének menetét, végül pedig az elért eredményeket, összehasonlítva a soros és a párhuzamosított algoritmusokat. A tesztelés során kiderült, hogy a párhuzamosított algoritmus, az elvárásoknak megfelelően, lényegesen gyorsabb futást eredményez soros társánál, holott még mindig rejlenek benne gyorsítási, továbbfejlesztési lehetőségek.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.