ВВЕДЕНИЕ 3
1 Методы улучшения изображений 5
1.1 Степенные преобразования 5
1.2 Модель процесса искажения/восстановления изображения. Медианный
фильтр 7
1.3 Пространственные фильтры повышения резкости. Оператор Собеля 9
2 GPU. Технология CUDA/CUDAfy 11
3 Программный комплекс 15
4 Результаты 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 25
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг программы
Купить

На сегодняшний день использование и обработка сигналов и изображений присущи многим сферам деятельности человека. Здесь и различные системы мониторинга и наблюдения, технического зрения, различные автономные системы, принимающие решения на основе анализа видеоинформации и другое. Наряду с повышением уровня развитии, техники не последнюю роль играют и методы обработки видеоинформации. Они обеспечивают улучшение качества изображений для их наилучшего визуального восприятия человеком, распознавания и интерпретации зрительных образов для принятия решений автономными системами.
Зачастую данные методы применяются в системах реального времени, например, в дорожных-транспортных системах наблюдений. Поэтому возникает вопрос о повышении быстродействия этих методов. Одним из приемов повышения скорости работы программ и алгоритмов является использование технологии GPGPU (General-purpose graphics processing units или «GPU общего назначения») [1]. Данная технология была предложена в качестве инструмента для параллельных вычислений компанией NVIDIA. В настоящее время она рассматривается в качестве эффективного средства разработки приложений для решения различных задач научно-исследовательского характера. Одна из реализаций GPGPU представлена технологией CUDA и CUDAfy. CUDA (Compute Unified Device Architecture) - архитектура и программная модель для параллельных вычислений, которая позволяет производить расчёты на GPU NVIDIA со значительным ускорением.
Цель данной работы - разработка программного комплекса для обработки изображений на графических процессорах общего назначения с параллельной архитектурой. Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) Изучение методов обработки изображений.
2) Изучение основных принципов графического процессора.
3) Сравнение реализаций методов графической обработки на центральном и графическом процессорах.
4) Разработка комплекса программ с применением технологии GPGPU.
В работе были рассмотрены следующие методы обработки изображений: гамма - коррекция, медианная фильтрация и алгоритм выделения границ с использованием оператора Собеля [2]. Описанию этих пространственных и частных методов улучшения изображений посвящен первый раздел.
Во втором разделе описаны основные принципы архитектуры графического процессора. Дано описание концепции технологии CUDA, рассмотрены устройство памяти и виды памяти.
Третий раздел посвящен разработке компьютерной программы. Приводятся скриншоты интерфейса программы с описанием существующих элементов, дается инструкция.
В четвертом разделе анализируются полученные результаты. Исследуется возможность применения вычислений на графических процессорах в области обработки изображений с целью ускорения процесса выполнения вычислений.
В заключении подводятся итоги проделанной работы.

Купить