ElektroPrůmysl.cz, září 2015

Elektro Průmysl .cz AUTOMATIZACE, ŘÍZENÍ A REGULACE září 2015 | 99 padají velice jednoduše, přesto ale nejsou v reálném čase realizovatelné ani součas- nými vícejádrovými procesory (CPU). A to i tehdy, když operace s každým obrazovým bodem, i když sama o sobě není příliš vý- početně složitá, vyžaduje mnoho přístupů k jiným bodům obrazu. Právě pro tyto typy práce s obrazem je výborným řešením, při- nášejícímpodstatné zrychlení, využití masiv- ně paralelního výkonu grafického procesoru (GPU). Systém strojového vidění VisionLab prostřednictvím grafického procesoru pra- cuje v reálnémčase s obrazem tak, jak by to s využitím CPU nebylo dosažitelné. Pokročilá interpolace barevné mozaiky Naprostá většina běžných kamer je při in- terpolaci barevné mozaiky omezena na základní bilineární interpolaci, která je ře- šitelná celočíselnými výpočty. Na víc výkon kamer nestačí. Obraz je pak zatížen všemi nežádoucími artefakty tohoto postupu, které plynou mimo jiného ze vzájemného prostorového posunu červeného a mod- rého barevného kanálu. Ve výsledku pak pozorujeme v blízkosti kontrastních hran šachovnicové vzory a modročervené lemo- vání. Pokročilé algoritmy, které produkují výrazně čistší a ostřejší obraz, musí využívat výpočtů v plovoucí řádové čárce a obsahu- jí více průchodů plochou obrazu. Takový algoritmus již není možno v reálném čase na proudu dat z kamery řešit ani proceso- rem uvnitř kamery, ani pomocí CPU v po- čítači, je však příkladem ideální úlohy pro masivní paralelizaci v GPU. Lokální prahování a ostatní obrazové filtry Mechanismus lokálního prahování je oprav- du velmi jednoduchý, výpočtů je zde mini- málně,nenínaprvnípohledzcelazřejmé,kde by mohl být při řešení pomocí CPU problém. Potíž se skrývá ve skutečnosti, že pro výpočet každého bodu je nutno číst mnoho pixelů z okolí. Pak schopnost GPU a grafických RAM přenášet desítky gigapixelů za sekundu je značným přínosem. GPU řešení je zde výraz- ně rychlejší než snaha o totéž v CPU. Obr. 3 Rozdílový obraz mezi bilineární a adaptivní interpolací Obr. 4 Srovnání globálního a lokálního prahování Obr. 2 Artefakty bilineární interpolace jsou viditelné na kontrastních hranách