Искажение и восстановление изображений, и возможности их реализации OpenGL

Шрифт 14 интервал - 1

82% в antiplagiat.ru (бесплатная версия), 60% глубокая проверка в antiplagiarizm (etxt), отчеты прикреплены.

Методы неспециализированных вычислений на графических процессорах сегодня является распространенной практикой в сфере параллельных вычислений на гетерогенных платформах, сочетающих в себе вычислительные элементы различного типа. GPU в таких системах используется для вычислений большого объёма информации. В настоящее время существует несколько средств разработки приложений для параллельных вычислений, но их недостатком является то, что эти средства оптимизируют под конкретные видеочипы. В данной работе предлагается рассмотреть платформонезависимый интерфейс разработки приложений для работы с двухмерной и трехмерной графикой OpenGL и адаптировать его, для решения задача эффективной обработки искажённых изображений.

В работе представлено приложения с графическим интерфейсом пользователя для обработки изображений и видео, представлены несколько реализованных на языке glsl моделей шумов, а так же алгоритмы медианной и масочной фильтрации с ядром фильтра 3х3, 5х5.

Представлены результаты анализа эффективности выполнения программы на различных видеоадаптерах. На основании представленных данных можно сделать вывод что производительность алгоритмов при малых значениях разрешений входного изображения на видеокартах общего назначения практически не зависит от используемого видеочипа, но при больших значениях разрешения входного изображения производительность видеокарты оказывает большое влияние на производительность вычислений.

Вычисления производимые на видеокартах общего назначения ограничены количеством ядер, производящих вычисления, в частности, это количество work group и work item. Поэтому при использовании GPU для вычислений общего назначения нужно грамотно подходить к реализации эффективного алгоритма с ограничениями.

1.   Обзор моделей искажения и восстановления изображений.

2.   Разработка алгоритмов моделирования шума и фильтрации изображений с применением OpenGL Compute Shaders.

3.   Реализация приложения с графическим интерфейсом пользователя для демонстрации работы алгоритмов.

4.   Анализ производительности реализованных алгоритмов на различных видеоадаптерах.

Введение 3

Постановка задачи. 4

Теоретическая часть. 5

Восстановление изображений 5

Типы шумов 6

Примеры функций плотности распределения вероятностей для описания моделей шума 7

Линейная фильтрация. 9

Масочная фильтрация изображений при наличии аддитивного белого шума. 10

Критерии качества 11

Коэффициент корреляции 12

Параллельные вычисления 12

OpenGL 15

Вычисления на OpenGL 16

Compute Shader 17

Работа с видео в OpenGL 20

Практическая часть 22

Масочная фильтрация 22

Интерфейс программы 29

Сравнение производительности 33

Выводы 35

Список литературы 36

Приложение 1 37

Текст программы 38

1.             Н.В.Соловьев, А.М.Сергеев. Улучшение качества растровых изображений: Учеб. пособие. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. – 158 с

1.             Приоров, А.Л. Цифровая обработка изображений: учебное пособие / А.Л. Приоров, И.В. Апальков, В.В. Хрящев; Яросл. гос. ун-т. – Ярославль: ЯрГУ, 2007. – 235 с.

2.             Фаддеев М.А. Элементарная обработка результатов эксперимента. ННГУ, 2010, 122 с.

3.             Полетаев С.А., Параллельные вычисления на графических процессорах. Издательство Томского Политехнического Университета, 2009. 300с.

4.             Д.К. Боголепов, В.Е. Турлапов «Вычисления общего назначения на графических процессорах с использованием шейдерных языков». Труды международной научной конференции «Параллельные вьлислительные технологии». Челябинск: Издательство ЮУрГУ, 2009. 47с.

5.             [Электронный ресурс]: OpenGL Wiki URL: https://www.khronos.org/opengl/wiki/ (дата обращения: 06.05.2022)

6.             [Электронный ресурс]: OpenGL Wiki: Image Load Store URL:  https://www.khronos.org/opengl/wiki/Image_Load_Store (дата обращения: 22.05.2022)

7.             [Электронный ресурс]: FFmpeg URL:  https://ffmpeg.org/ (дата обращения: 19.05.2022)

8.             W.J.J. Rey, “On generating random numbers, with help of y= [(a+x)sin(bx)] mod 1”, 22nd European Meeting of Statisticians and the 7th Vilnius Conference on Probability Theory and Mathematical Statistics, August 1998

9.             Andrew S. Glassner, «GRAPHICS GEMS». Xerox Palo Alto Research Center, Palo Alto, California, 1995. 652 с.

10.         [Электронный ресурс]: NVIDIA Nsight Graphics URL: https://developer.nvidia.com/nsight-graphics (дата обращения: 19.05.2022)