Akcelerace zpracování 3D obrazových dat na GPU
Loading...
Date
Authors
Kozovský, Radoslav
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
p { margin-bottom: 0.21cm; direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 150%; }p.western { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 11pt; }p.cjk { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 11pt; }p.ctl { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; } Cílem této práce je akcelerace výpočtu zvolených 2D a 3D obrazových filtrů pomocí GPU s využitím OpenCL. Konkrétně se zabývá implementací a porovnáním různých variant Sobelova hranového detektoru a Gaussova filtru s využitím globální nebo lokální paměti. Podařilo se dosáhnout zrychlení na 3D variantách filtrů. Na 2D variantách filtrů byla režie pro přenos dat do a z GPU příliš vysoká.
p { margin-bottom: 0.21cm; direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 150%; }p.western { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 11pt; }p.cjk { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 11pt; }p.ctl { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; } The aim of this work is to accelerate the calculation of selected 2D and 3D image filters using GPU using OpenCL. Specifically, it deals with the implementation and comparison of various variants of Sobel's edge detector and Gauss filter using global or local memory. Acceleration has been achieved on 3D filter variants. On 2D filter variants, the overhead for data transfer to and from the GPU was too high.
p { margin-bottom: 0.21cm; direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 150%; }p.western { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 11pt; }p.cjk { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 11pt; }p.ctl { font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; } The aim of this work is to accelerate the calculation of selected 2D and 3D image filters using GPU using OpenCL. Specifically, it deals with the implementation and comparison of various variants of Sobel's edge detector and Gauss filter using global or local memory. Acceleration has been achieved on 3D filter variants. On 2D filter variants, the overhead for data transfer to and from the GPU was too high.
Description
Keywords
p { margin-bottom: 0.21cm; direction: ltr; color: rgb(0 , 0 , 0); line-height: 150%; }p.western { font-family: "Times New Roman" , serif; font-size: 11pt; }p.cjk { font-family: "Times New Roman" , serif; font-size: 11pt; }p.ctl { font-family: "Times New Roman" , serif; font-size: 12pt; } NVIDIA CUDA , OpenCL , Sobelův hranový filtr , Gaussův vyhlazovací filtr , konvoluce , DICOM , volumetrická data , p { margin-bottom: 0.21cm; direction: ltr; color: rgb(0 , 0 , 0); line-height: 150%; }p.western { font-family: "Times New Roman" , serif; font-size: 11pt; }p.cjk { font-family: "Times New Roman" , serif; font-size: 11pt; }p.ctl { font-family: "Times New Roman" , serif; font-size: 12pt; } NVIDIA CUDA , OpenCL , Sobel edge filter , Gaussian blur filter , convolution , DICOM , volumetric data
Citation
KOZOVSKÝ, R. Akcelerace zpracování 3D obrazových dat na GPU [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-14
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm E. Otázky u obhajoby: Jak jste řešil při filtraci okrajové body obrázku a jednotlivých lokálních skupin? Na Obrázku 22 máte porovnání aplikace 3D Sobelova filtru na CPU a GPU s využitím globální paměti, jaké časy jste naměřil při aplikaci tohoto filtru s využitím lokální paměti?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena