Um algoritmo de segmentação por crescimento de regiões para GPUs

AUTOR(ES)

Happ, Patrick Nigri, Feitosa, Raul Queiroz, Bentes, Cristiana, Farias, Ricardo

FONTE

Bol. Ciênc. Geod.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2013-06

RESUMO

Este artigo propõe um algoritmo paralelo de segmentação de imagens por crescimento de região voltado a Unidades de Processamento Gráfico (GPU). O algoritmo proposto deriva de um algoritmo sequencial largamente utilizado pela comunidade de Análise de Imagens de sensoriamento remoto Baseada em Objeto Geográfico (GEOBIA). Relativamente à versão sequencial propõem-se neste trabalho novos atributos para caracterização de heterogeneidade morfológica de segmentos, cujo cálculo pode ser realizado de modo mais eficiente em GPUs. Duas variantes do algoritmo paralelo com diferentes heurísticas para seleção dos segmentos adjacentes a serem fundidos a cada iteração são descritas. Visando explorar o potencial de GPUs para execução paralela de threads de baixa granularidade, o algoritmo proposto atribui uma thread para cada pixel da imagem, o que contribui ao mesmo tempo para uma distribuição mais uniforme da carga computacional entre os processadores da GPU. Uma detalhada análise experimental utilizando uma GPU convencional sobre quatro imagens de teste indicou acelerações superiores a 8 em relação ao algoritmo sequencial.

ASSUNTO(S)

segmentação paralela gpu geobia

Documentos Relacionados

• Avaliação de critérios de heterogeneidade baseados em atributos morfológicos para segmentação de imagens por crescimento de regiões
• Ajuste de parâmetros em algoritmos de segmentação de imagens por crescimento de regiões
• Ajuste de parâmetros em algoritmos de segmentação de imagens por crescimento de regiões
• Ajuste de parâmetros em algoritmos de segmentação de imagens por crescimento de regiões
• Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação