2024-03-28T17:07:46Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001906722023-04-27T10:00:04Z01164:02240:09411:09526
GPGPU向け2値画像の同時連結成分抽出方式の提案と実装Proposal and implementation of simultaneous connected-component labeling of the binary images for GPGPUjpnGPUhttp://id.nii.ac.jp/1001/00190584/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=190672&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan岩手県立大学岩手県立大学木綱, 啓人佐藤, 裕幸連結成分抽出は画像処理において最も基本的なアルゴリズムの一つであり,古くから様々なアルゴリズム,アーキテクチャでの実装が提案されている.連結成分抽出処理は,同じ値を持つ連結画素を抽出する技術である.その主な用途は,光学画像を用いた製品の異常診断に製品やノイズ領域を抽出する用途で使われる.特に,2 値化後のノイズ除去処理では,本来製品である領域を抽出するために背景成分の連結成分を抽出する.その後,前景成分の連結成分を抽出し,診断に利用する.本稿では,穴埋め処理における 2 値画像の前背景成分を同時に抽出できる手法について,GPGPU 向けの並列アルゴリズムとその実装を提案する.NVIDIA 社製の組込み SoC である Jetson TX2 上で処理時間を計測したところ,GPU 実行時に前景,背景抽出を別々に行う従来手法に比べ提案手法の方が約 5-22% 程度の性能改善を確認した.また,従来手法の CPU 実行時に対し,提案手法の GPU 実行により約 1.15 - 2.4 倍の高速化を実現した.Connected-component labeling is one of the most fundamental algorithms in image processing, and implementation with various algorithms and architectures has been proposed for a long time. The connected component extraction process is a technique for extracting connected pixels having the same value. It is mainly used for extracting products and noise areas for abnormality diagnosis of products using optical images. Especially, in the noise removal processing after binarization, in order to extract a region which is originally a product, connected component of the background is extracted. After that, the connected component of the foreground component is extracted and used for diagnosis. In this paper, we propose a parallel algorithm and its implementation for GPGPU, which can extract simultaneous fore-background components of binary image in filling a hole process. We measured the execution time of the proposed method on Jetson TX 2, an embedded SoC made by NVIDIA Corporation, and the performance of the proposed method is improved by about 5 - 22% compared with the conventional method. The execution time of the proposed method on the GPU was about 1.15-2.4 times faster than the execution time of the conventional method on the CPU.AN10463942研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)2018-HPC-16531182018-07-232188-88412018-07-23