ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМАППАРАТНОГО УСКОРИТЕЛЯ ГРАФИКИ

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Исполнители
Научный руководитель:
Круглов Василий Николаевич, доцент кафедры АСУ, Радиотехнический институт – РтФ, ГОУ ВПО «УГТУ – УПИ имени первого президента России Б. Н. Ельцина».
Разработчики:
1. Малых Денис Александрович, студент Радиотехнического института – РтФ; разработчик систем искусственного интеллекта ООО «АйсХилл»; руководитель проекта iLLi Studio.
2. Дейнега Василий Михайлович, студент Радиотехнического института – РтФ; разработчик систем создания компьютерных игр ООО «Таргем Геймс»; технический руководитель проекта iLLi Studio.

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Содержание
Часть 1: Реализация алгоритмов сглаживания и медианной фильтрации на аппаратных ускорителях графики
Часть 2: Framework обработки изображений на аппаратных ускорителях графики

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Часть 1: Реализация алгоритмов сглаживания и медианной фильтрации на аппаратных ускорителях графики
В современном мире большого прогресса достигли производители аппаратных ускорителей графики, в разработке систем визуализации компьютерных игр.
Мощность слабой видеокарты многократно больше, чем мощность самого мощного центрального процессора персонального компьютера.
Данная работа позволяет использовать потенциал современных графических систем в математических расчетах, не связанных с компьютерной графикой реального времени.
В данной работе разработан способ использования GPU (Graphics Processing Unit) для реализации алгоритмов сглаживания и медианной фильтрации (классических алгоритмов обработки изображения).
По результатам работы проведен сравнительный анализ со временем вычисления данных алгоритмов, в одном потоке на CPU.

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Почему GPU?
Преимущества GPU:
Распараллеливание вычислений
RISC, масштабируемая архитектура
Программируемый конвейер (технология шейдеров)
Функционально ориентированный процессор
Низкоуровневая реализация математической библиотеки
Большой объем памяти (до гигабайта и выше)
Большая скорость обмена с памятью (до 64 Гб / сек.)

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
HLSL
Языки программирования шейдеров:
1. низкоуровневый (шейдерный ассемблер)
2. высокоуровневые – HLSL, GLSL, Cg.
HLSL – язык программирования шейдеров высокого уровня. Он является частью пакета DirectX и используется для высокоуровневого программирования шейдеров в этой системе. Именно этот язык и был использован в данной системе.
Для обработки изображений мы использовали пиксельные шейдеры.

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Алгоритм сглаживания
Алгоритм сглаживания (англ. Blur) представляет собой усреднение цвета пикселя с использованием цвета соседних пикселей.
Окна сглаживания бывают разные: от 1х1, до 128х128
. Соответственно чем больше окно, тем дольше выполняется алгоритм.
В нашей системы мы организовали параллельную обработку пикселей в несколько проходов, что позволило проводить сглаживание текстуры размером 768х576 окном 128х128.

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Медианная фильтрация
Алгоритм медианной фильтрации является развитием алгоритма сглаживания.
Обычно не используется в системах технического зрения реального времени из-за того, что выполняется очень долго.
Классическая реализация этого алгоритма на CPU окном размером 5х5 текстуры размером 768х576 выполняется почти за 2с, что делает этот алгоритм неконкурентно-способным в системах технического зрения.
В нашей системе алгоритм выполняется с использованием параллельных вычислений на видеокарте и многопроходной системы.

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Примеры фильтрации:
Исходное изображение
Blur
Медианная фильтрация
1
2
3

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Иногда возникает необходимость повысить производительность математических вычислений.
Один из кардинальных методов, был рассмотрен в части 1 данного доклада – это использование GPU вместо CPU.
Часть 2: Framework обработки изображений на аппаратных ускорителях графики

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Использование GPU
Фреймворк в данной работе – это специальная библиотека, позволяющая создавать алгоритмы обработки изображений с использованием GPU, на уровне конструирования, а не программирования.
Когда стоит использовать GPU:
Если алгоритм можно представить, как множество одинаковых вычислений, производимых с разными данными.
Ее можно подключить из любого языка, поддерживающего Windows программирование. Кроме того, эта библиотека существенно упрощает программирование инфраструктуры приложения и позволяет сосредоточится на алгоритмах обработки изображений, а не на алгоритмах построения приложений.

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Структура библиотеки

Василий М. Дейнега, Денис А. Малых, Р-54021
Конвейер обработки
Этап 1: Подготовка, загрузка данных
Этап 2: Описание используемых аглоритмов
Этап 3: Работа системы
1. Загрузка данных для обработки
2. Обработка данных указанным алгоритмом
3. Возврат данных
Типы работы системы:
1. Обработка данных в цикле (на каждом такте выполняется загрузка новых данных в систему, выполнение вычислений, возврат данных).
2. Пакетная обработка данных (выполняется загрузка данных в систему, многократное выполнение разных алгоритмов, возврат данных.
3. Комбинированный метод.