Resolução computacional de imagem digital usando Graphics Processing Unit - GPU

Abstract

Resumo: A representação visual foi sempre um recurso adotado para documentar resultados de experimentos científicos, e era necessário a interpretação humana e subjetiva da representação visual para a extração de alguma informação adicional. Com a evolução das tecnologias de hadware e software, o desenvolvimento de novos equipamentos de multimídias tem possibilitado a automatização de tratamento de imagens, sequencias de imagens e até o manuseio de imagens em 3D. As técnicas de processamento de imagens são aplicadas em diversas áreas da ciência, como por exemplo para processsamento de imagens médicas. Existem alguns modelos para processamento de imagens, por exemplo o modelo do fluxo ótico, que é uma técnica que descreve o movimento ocorrido entre dois quadros consecutivos de uma sequência de imagens usando padrões de luminosidade, e poderia ser usado para a análise do movimento cardíaco. A identificação de irregularidade no movimento cardíaco pode ser interpretada como deficiência circulatória das artérias coronarianas. O objetivo desse trabalho é a resolução computacional do sistema linear envolvido na imagem digital do método do fluxo ótico, e é uma tarefa computacionalmente custosa, porque para cada ponto da imagem 3D a ser analisada, são geradas três equações que compõem o sistema linear. Para representar as equações é usado uma matriz esparsa de ordem elevada, e essa ordem será mais elevada quanto melhor o grau de resolução da imagem. A evolução tecnológica dos equipamentos de captura de imagens, tem melhorado significativamente o grau de resolução da imagem, e consequentemente aumentado o tempo de processamento em equipamento computacional tradicional do tipo CPU. Com o surgimento da arquitetura computacional GPU é possível propor a abordagem paralela para a resolução das matrizes esparsas de ordem elevada.

Abstract: The visual representation is always a resource adopted to document results of scientific experiments, requiring human and subjective interpretation of the representation of visual representation to extract some additional information. With the evolution of hardware and software technologies, the development of new multimedia equipment has allowed the automation of image processing, image sequences and even the handling of 3D images. Image processing techniques are applied in several areas of science, such as medical image processing. There are some models of image processing, for example the optical flow model, which is a technique that requires the movement between two consecutive frames of a sequence of images using the patterns of luminosity, and can be used for the analysis of cardiac movement. The identification of irregularities in the cardiac movement can be interpreted as circulatory deficiency of the coronary arteries. The objective of this work is the computational resolution of the linear system in the digital image of the optical flow method, and a computationally costly task, since for each point of the 3D image to be analyzed, are generate three equations that make up the linear system. The equations are are represent a sparse high-order matrix, and this order will be greater the better the degree of resolution of the image. The technological evolution of the equipment for capturing images, has improved the degree of image resolution, and consequently increased the processing time in traditional computational equipment of the CPU type. With the emergence of the GPU's computational architecture, it is possible to propose a parallel approach to the resolution of high-order arrays.