Оценка зависимостей времени работы алгоритма для восстановления расфокусированных изображений, выполняемого на CPU и GPU

Аннотация

Кулакович А.Ю. , Баранов Е.Ю.

Дата поступления статьи: 09.01.2019

Предметом исследования является проблема выбора наиболее эффективной аппаратной архитектуры, реализующей алгоритм деконволюции (восстановления) искаженных изображений. В качестве рассматриваемого алгоритма деконволюции взят фильтр Винера, ввиду своей эффективности как с точки зрения качества восстановления изображений, так и по причине приемлемой временной сложности. Объект исследования – процесс определения временной сложности рассматриваемого алгоритма восстановления поврежденных изображений, при его выполнении на центральном процессоре (central processing unit, CPU) и графическом процессоре (graphics processing unit, GPU). Рассмотрены основные функции смаза и дефокусировки изображений: размытие по Гауссу, эффект Боке, Motion blur или размытие в движении. Метод исследования базируется на экспериментальной оценке зависимостей времени работы алгоритма на основе фильтра Винера, выполняемого на CPU и GPU, от размерности восстанавливаемого изображения. Приведены результаты вычислительного эксперимента, проведенного с целью сравнения зависимостей времени работы фильтра Винера, выполняемого на центральном процессоре и графическом процессоре, от размера восстанавливаемого изображения. На основании представленных результатов установлено, что при использовании изображений, размеры которых не превышают размеры 1920*1080 фильтр Винера целесообразнее реализовывать на CPU, а при восстановлении изображений, размеры которых превышают 1920*1080 - на GPU.

Ключевые слова: деконволюция изображений, фильтр Винера, распараллеливание, восстановление расфокусированных изображений, CPU и GPU, оптимизация алгоритма

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

`