Diplomová práce

GPU implementace zobecněného Chan-Vese modelu minimalizovaného pomocí grafových řezů

GPU Implementation of Generalized Chan-Vese Model Minimization Using Graph Cuts

Bc. Andrej Krejčír
Anotace

Cieľom tejto práce je implementovať a vyhodnotiť zovšeobecnený Chan-Vese model pre segmentáciu obrazu, minimalizovaný pomocou grafových rezov na GPU. Zovšeobecnenie je založené ma použití polynomiálneho modelu regiónov namiesto konštantných intenzít. Práca vysvetľuje detaily modelu a jeho implementácie. Presnosť výsledkov je porovnaná s pôvodným Chan-Vese modelom. Implementovaná GPU metóda pre nájdenie …více

Abstract

The aim of this thesis is to implement and evaluate a generalized Chan-Vese model for image segmentation, which is minimized using graph-cuts on the GPU. It is generalized by using polynomial region models instead of a constant function. The details of the model and the implementation are explained. The accuracy of results is compared to the original Chan-Vese model, and the performance and memory usage of the GPU graph-cut method are compared to existing CPU and GPU implementations.

Klíčová slova
Image Segmentation Chan-Vese Model Minimum Graph-Cut Push-Relabel Polynomial Least-Squares GPU
Zadání práce
Cílem práce je integrace polynomiální reprezentace regionů [1] do tradičního Chan-Vese modelu minimalizovaného pomocí grafových řezů, implementace tohoto zobecnění na grafické kartě a experimentální vyhodnocení jeho možností při segmentaci biomedicínských obrazových dat. Textová část práce musí obsahovat: stručný popis implementovaného přístupu, informace o vytvořené GPU implementaci a její experimentální vyhodnocení zaměřené především na kvalitu, rychlost a paměťovou náročnost výpočtu. Cílem praktické části je nejen samotná implementace v jazyce C++ s využitím architektury CUDA, ale také vytvoření doprovodné dokumentace s ukázkami použití vyvinuté metody.

Literatura:
  • [1] S. Mukherjee, S. T. Acton. Region based segmentation in presence of intensity inhomogeneity using Legendre polynomials. IEEE Signal Processing Letters, 22(3):298-302, 2015.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
4. 1. 2017 16:20, doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D., učo 60734
Plný text práce
5 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
9. 2. 2017
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D., učo 60734
CABO FI MU

Oponent

doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D., učo 2927
KVI FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.