Resumo: Aplicações de Processamento de Imagens podem exigir poder de processamento tão alto que a computação tradicional não é capaz de fornecer. Uma alternativa eficiente é a computação de Propósito Geral em Placas Gráficas (GPGPU). CUDA ´e a API da NVidia que implementa o modelo de programação em placas gráficas. Muitas aplicaces que foram reimplementadas em CUDA estão alcançando ganhos significativos de desempenho. Este trabalho tem como objetivo aproveitar o processamento paralelo das placas gráficas através do modelo de computação CUDA para proporcionar melhor desempenho ao detector de bordas Canny na biblioteca de processamento de imagens ITK. Para isso, é apresentado um estudo sobre as arquiteturas CUDA e ITK, conceitos pertinentes e as abordagens utilizadas para implementar filtros ITK para executar em placas gráficas. Além do detector de bordas Canny, foram desenvolvidos o cálculo de gradiente Sobel e a Suavização Gaussiana, assim como uma classe de configuração CUDA para o ITK. O desempenho desses filtros foram avaliados mostrando ganhos em qualquer arquitetura de placa gráfica da NVidia. Além disso, técnicas eficientes de programação foram propostas e avaliadas nas arquiteturas de placas da NVidia G80, GT200 e Fermi. Palavras-chave: Computação em Placas Gráficas; GPGPU; CUDA; Processamento de Imagens; ITK; Canny; Suavização Gaussiana; Convolução; Sobel.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/26503 |
Date | 16 January 2012 |
Creators | Lourenço, Luis Henrique Alves |
Contributors | Weingaertner, Daniel, Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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