Circle parameters estimation using Hough transform implemented on GPGPU

• Autorzy: Mazurek P.

Warianty tytułu

PL

Estymacja parametrów okręgu z wykorzystaniem transformaty Hougha dla GPGPU

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper implementation of the Hough transform using NVidia CUDA platform is considered. The GPGPU implementation is based on processing in parallel a set of Hough transforms with synchronized memory accesses for better utilization of the texture cache. The best code variant is based on quadrature sine and cosine functions, an unrolled loop and a single write to the global memory. The processing time is about 1000 shorter in comparison to the Matlab code, which is necessary for processing the video data.

PL

W artykule rozpatruje się implementację transformaty Hougha [1] dla okręgów (1). Celem implementacji jest skrócenia czasu przetwarzania wielu obrazów o dużej rozdzielczości na potrzeby estymacji położenia i promienia półsferycznego próbnika oświetlenia stosowanego [3] podczas pomiarów światła na potrzeby realistycznej grafiki i animacji komputerowej (rys. 1). Kolorowy obraz przetwarzany jest za pomocą algorytmu [2] (rys. 3), a w celu redukcji czasu przetwarzania skoncentrowano się na wykorzystaniu platformy NVidia CUDA 3.2 [5, 6] do równoległej realizacji transformaty Hougha [7-12]. Wykorzystano oryginalną konfigurację bloków wątków oraz siatki w celu efektywnego wykorzystania pamięci podręcznej tekstur przy równoległym próbkowaniu obrazu. W implementacji 32 wątki bloku wykonują transformatę Hougha pobierając wartości obrazu z pierścienia w sposób synchroniczny w celu optymalizacji wykorzystania pamięci tekstur. Porównano 14 metod wyznaczania (tab. 1) próbkowanego piksela. Porównano metodę zapisu wyniku najlepszego dla bloku z wykorzystaniem jednego i wszystkich wątków. Najbardziej efektywnym rozwiązaniem jest wykorzystanie funkcji kwadraturowej wraz z rozwijaniem pętli i pojedynczym zapisem. Dla procesora G80 (Geforce 8800 GTS) uzyskano 1000-krotne przyspieszenie obliczeń w stosunku do kodu w Matlabie wykonywanego na procesorze Pentium 4 (2.4GHz). Dla 32 sąsiednich promieni i 100 próbek każdego okręgu czas przetwarzania jest rzędu 1 sekundy.

Słowa kluczowe

EN

estimation; pattern recognition; Hough transform; GPGPU

PL

estymacja; rozpoznawanie obrazów; transformata Hough'a; GPGPU

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 8
• Strony: 896--898
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Mazurek P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej, 26. Kwietnia 10, 71-126 Szczecin,

Bibliografia

• [1] Hough P. V. C., Arbor A.: Method and Means for Recognizing Complex Patterns, US Patent no. 3,069,654, 1962.
• [2] Mazurek P.: Estimation of position of the light probe device for photorealistic computer animation purposes, Elektronika – konstrukcje, technologie, zastosowania, R. LII nr 1, 2011.
• [3] Debevec P.: Rendering Synthetic Objects into Real Scenes: Bridging Traditional and Image-based Graphics with Global Illumination and High Dynamic Range Photography, SIGGRAPH 98, pp. 189-198, 1998.
• [4] Demirkaya O, Asyali M. H., Sahoo P. K.: Image Processing with MATLAB, Applications in Medicine and Biology. CRC Press, 2009.
• [5] NVIDIA CUDA C Programming Guide v.3.2, NVidia, 2010.
• [6] NVIDIA CUDA, CUDA C Best Practices Guide v.3.2, NVidia, 2010.
• [7] Diard F.: Using the Geometry Shader for Compact and Variable-Length GPU Feedback, in GPU Gems 3, NVidia, 2007.
• [8] Guil N., Zapata E. L.: A Parallel Pipelined Hough Transform, in Euro-Par, vol. II, pp. 131-138, 1996.
• [9] Ruiz A., Ujaldon M., Guil N.: Using Graphics Hardware for Enhancing Edge and Circle Detection, in J. Marti et al. (Eds.): IbPRIA 2007, Part II, LNCS 4478, pp. 234-241, 2007.
• [10] Underhilla A., Atiquzzamanb M., Ophela J.: Performance of the Hough transform on a distributed memory multiprocessor, Elesevier, Microprocessors and Microsystems 22, pp. 355-362, 1999.
• [11] Ujaldon M., Ruiz A., Guil N.: On the computation of the Circle Hough Transform by a GPU rasterizer, Elsevier, Pattern Recognition Letters 29, pp. 309-318, 2008.
• [12] Yuen H. K., Princen J., Illingworth J., Kittler J.: A comparative study of Hough transform methods for circle finding, Image and Vision Computing - Special issue: 5th Alvey vision meeting, Vol 8, No. 1, 1990.