Заказать работу


Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ГРАФИЧЕСКОМ ПРОЦЕССОРЕ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ АРХИТЕКТУРОЙ

Работа №44083
Тип работыДипломные работы, ВКР
Предметматематика
Объем работы41
Год сдачи2018
Стоимость4350 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено 17
Не подходит работа?

Узнай цену на написание

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

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.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!


Разработан программный комплекс обработки изображений на графических процессорах общего назначения с параллельной архитектурой. В ходе выполнения были рассмотрены несколько методов обработки цифровых изображений, произведена реализация на центральном процессоре и графическом процессоре с использованием технологии CUDAfy, также было выполнено их сравнение по таким параметрам, как время выполнения обработки, размер используемых архитектурой CUDAfy блоков памяти.
Результаты проведенных исследований позволяют сделать следующие выводы:
a) реализация алгоритмов для графических видеокарт и их использование оправданы, так как позволяют получить значительное ускорение времени выполнения расчетов;
b) использование видеокарты (с поддержкой архитектуры CUDA) для реализации вычислений является более выгодным решением по сравнению с использованием центрального процессора, как по экономическим, так и по вычислительным причинам.



1. Боресков А. В., Харламов А. А., Основы работы с технологией CUDA, Москва: ДМК Пресс, 2010.
2. Гонсалес Р., Вуд Р., Использование цифровой обработки, Москва: Техносфера, 2005.
3. Богословский Н. Н., «Реализация некоторых алгоритмов обработки изображений с использованием технологии CUDA на графических устройствах».
4. Филатов В. И., «Методы обработки изображений на графических процессорах общего назначения с параллельной архитектурой,» Оптический журнал, № 11, pp. 53-58, 2012.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.

Пожалуйста, укажите откуда вы узнали о сайте!


Подобные работы


© 2008-2020 Cервис продажи образцов готовых курсовых работ, дипломных проектов, рефератов, контрольных и прочих студенческих работ.
.