Utilização de GPGPUs para a identificação de objectos em imagens tomográficas

• Autor(es): Preto, Bruno Alexandre Meirinhos
• Data: 2011
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10362/6966
• Origem: Repositório Institucional da UNL
• Assunto(s): Algoritmos de processamento de imagens a três dimensões; Paralelização de aplicações; OpenCL; Tomografia; GPGPU
• Tipo de Documento: Dissertação de Mestrado
• Idioma: Português
• Orientador(es): Medeiros, Pedro

Descrição

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática Os materiais compósitos são utilizados em inúmeras áreas tais como a indústria automóvel, aeronáutica e espacial. Nestes materiais existe um elemento base (por ex. alumínio)ao qual são adicionados reforços (por ex. partículas de silício) que dão origem a um composto com propriedades físicas muito diferentes do material base. Os investigadores na área da Ciência de Materiais utilizam imagens tomográficas para analisar a estrutura desses materiais compósitos. Esta análise pode exigir um conjunto considerável de recursos computacionais, quer pela quantidade dos dados envolvidos quer pela complexidade do processamento necessário. Está em curso no DI-FCT-UNL um projecto cujo principal objectivo é suportar a execução das operações de processamento de imagens tomográficas de materiais compósitos em máquinas de secretária contendo uma combinação entre Central Processing Units (CPUs) e General-Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs). Neste contexto, a presente dissertação tem como principal objectivo a concepção e implementação de algoritmos eficientes de análise de imagens tomográficas de materiais compósitos, mais particularmente a detecção de objectos nessas imagens a 3 dimensões. Esta detecção permitirá fazer a caracterização desses objectos segundo critérios definidos por investigadores da área. Os algoritmos foram desenvolvidos tendo como alvo a plataforma OpenCL, que permite o desenvolvimento de aplicações portáveis em hardware heterogéneo incluindo CPUs clássicos e aceleradores dos quais os GPGPUs são a classe mais usada correntemente. Após a análise de diversas alternativas, desenvolveu-se um algoritmo de identificação de objectos que se encaixa na classe Connected-Component Labeling. Esse algoritmo foi adaptado ao processamento de imagens a três dimensões; por outro lado, foi modificado de forma a conseguir extrair o máximo de desempenho do hardware GPGPU disponível. A principal contribuição da tese é assim, a concepção, desenvolvimento e avaliação de um conjunto de algoritmos de identificação de objectos, que conseguem tempos de processamento de imagens de grande dimensão inferiores a 10s. Estes tempos são muito bons quando comparados com programas com a mesma funcionalidade, anteriormente desenvolvidos, que executavam em multi-processadores de memória distribuída e partilhada e cujos tempos de execução se mediam em minutos. Esta diminuição dos tempos de execução constitui uma contribuição importante para a construção de ambientes interactivos de análise de imagens tomográficas.