
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

Методы технологии CUDA обработки цифровых изображений на графических процессорах

Работа №	127844
Тип работы	Бакалаврская работа
Предмет	информатика
Объем работы	29
Год сдачи	2022
Стоимость	4700 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	16

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

Введение 3
Обзор литературы 4
Глава 1. Вычисления на графических процессорах, технология
CUDA 6
1.1. Определения и основные понятия 6
1.2. Архитектура CUDA, библиотека CUDAfy.NET 7
1.3. Управление пямятью в CUDA 11
1.4. Практическое использование CUDA 12
Глава 2. Методы цифровой обработки изображений и их реализация 15
2.1. Степенные преобразования 15
2.2. Использование медианного фильтра для восстановления изображения 20
2.3. Практическая реализация 21
Выводы 26
Заключение 27
Список используемых источников 28

Введение

В современном мире во многих отраслях деятельности человека используется обработка изображений и сигналов. Например, системы мониторинга и наблюдения с помощью видеокамер, техническое и компьютерное зрение, разнообразные автономные системы, которые анализируют поступающую видеоинформацию и так далее. Уровень развития компьютерных технологий растет каждый день и значимую роль, в том числе, стали играть алгоритмы и методы обработки и улучшения качества видеоинформации. Благодаря им упрощается общее восприятие графической информации человеком и становится возможным дальнейшее распознавание образов и объектов с целью их последующего использования в автономных системах.
Самой распространенной областью использования алгоритмов обработки изображений стали системы, анализа в реальном времени. Например, городские и дорожно-транспортные системы наблюдения. С нарастающим объемом поступающих данных возникла острая необходимость в оптимизации методов и улучшении их быстродействия. Самым эффективным решением поставленной задачи стало внедрение технологии GPGPU (Generalpurpose graphics processing units), которая стала незаменимым инструментом для осуществления параллельных вычислений. С развитием этой технологии компания NVIDIA сделала огромнейший шаг вперед и разработала архитектуру CUDA, которая как потомок сохранила в себе все лучшие особенности предка, и стала еще быстрее и удобнее. CUDA (Compute Unified Device Architecture) - архитектура и программная модификация для реализации параллельных вычислений, позволяющая проводить расчеты с помощью GPU NVIDIA со значительным увеличением скорости. Сегодня с ее помощью решают широкий спектр научно-исследовательских задач.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

Был разработан программный комплекс для коррекции изображений на GPU с параллельной архитектурой. В ходе выполнения работы были изучены некоторые методы улучшения качества цифровых изображений, осуществлена реализация на центральном и графическом процессоре с использованием технологии CUDA и библиотеки CUDAfy. Также произведено их сравнение по следующим параметрам: скорость процедуры обработки и ее зависимость от размера блоков памяти, используемых архитектурой CUDAfy.
На основе полученных результатов были сделаны следующие выводы:
1. Благодаря адаптации алгоритмов для их выполнения на графических процессорах мы можем получить существенное ускорение времени рассчетов. Поэтому параллелизация вычислений с помощью CUDA полностью оправдана.
2. Использование видеокарты (с поддержкой архитектуры CUDA) для проведения вычислений — более выгодное решение экономически и вычислительно по сравнению с использованием центрального процессора.

Литература

[1] Параллельные вычисления на GPU. Архитектура и программная модель CUDA: Учебное пособие. А. В. Боресков и др. Предисл.: В. А. Садовничий Издательство Московского университета, 2012
[2] Технология CUDA в примерах. Введение в программирование графических процессоров Джейсон Сандерс, Эдвард Кэндрот ДМК Пресс, 2011 г.
[3] Боресков А. В., Харламов А. А., Основы работы с технологией CUDA, Москва: ДМК Пресс, 2010.
[4] Краткий курс обработки изображений. -URL: https://hub.exponenta.ru/post/kratkiy-kurs-teorii-obrabotki- izobrazheniy734 (Дата обращения 09.04.2022)
[5] Image filters in CUDA. -URL: https://github.com/jonaylor89/Median- Filter-CUDA#image-filters-in-cuda (Дата обращения 15.03.2022)
[6] Знакомство с программно-аппаратной архитектурой CUDA. -URL: https://proglib.io/p/cuda (Дата обращения: 12.02.2022)
[7] Неграфические вычисления на графических процессорах. - URL: https://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml (Дата обращения: 21.03.2022)
[8] CUDA: Как работает GPU. -URL: https://habr.com/ru/post/54707/ (Дата обращения: 27.01.2022)
[9] CUDAfy.NET User Guide. -URL: https://manualzz.com/doc/6666114/cudafy.net user-guide (Дата обращения: 29.03.2022)
[10] Градационные преобразования изображений. -URL: https://bstudy.net/857716/tehnika/gradatsionnye_preobrazovaniya_izobrazheni (Дата обращения: 06.03.2022)
[11] Исследование основных градационных преобразований улучшения изображения. -URL:
https://kaf24.mephi.ru/upload/iblock/d3b/d3b6183e35f6a5ec1da6b0f2151126b2.] (Дата обращения: 05.04.2022)
[12] Быстрее быстрого или глубокая оптимизация Медианной фильтрации для GPU Nvidia. -URL: https://habr.com/ru/post/308214/ (Дата обращения: 17.04.2022)