Paralelização do detector de Bordas Canny para a Biblioteca ITK utilizando Cuda

Abstract

Resumo: Aplicações de Processamento de Imagens podem exigir poder de processamento tão alto que a computação tradicional não é capaz de fornecer. Uma alternativa eficiente é a computação de Propósito Geral em Placas Gráficas (GPGPU). CUDA ´e a API da NVidia que implementa o modelo de programação em placas gráficas. Muitas aplicaces que foram reimplementadas em CUDA estão alcançando ganhos significativos de desempenho. Este trabalho tem como objetivo aproveitar o processamento paralelo das placas gráficas através do modelo de computação CUDA para proporcionar melhor desempenho ao detector de bordas Canny na biblioteca de processamento de imagens ITK. Para isso, é apresentado um estudo sobre as arquiteturas CUDA e ITK, conceitos pertinentes e as abordagens utilizadas para implementar filtros ITK para executar em placas gráficas. Além do detector de bordas Canny, foram desenvolvidos o cálculo de gradiente Sobel e a Suavização Gaussiana, assim como uma classe de configuração CUDA para o ITK. O desempenho desses filtros foram avaliados mostrando ganhos em qualquer arquitetura de placa gráfica da NVidia. Além disso, técnicas eficientes de programação foram propostas e avaliadas nas arquiteturas de placas da NVidia G80, GT200 e Fermi. Palavras-chave: Computação em Placas Gráficas; GPGPU; CUDA; Processamento de Imagens; ITK; Canny; Suavização Gaussiana; Convolução; Sobel.