Görüntü işleme pek çok alanda
kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri gün geçtikçe görüntülerin
çözünürlüklerinin artmasıyla daha fazla işlemci gücüne ihtiyaç duymaktadır.
Görüntü işleme sürecini hızlandırmak için paralel görüntü işleme teknikleri
kullanılmaktadır. GPU programlama günümüzde çok kullanılan ve tercih edilen
paralel görüntü işleme tekniklerinden biridir. CUDA ise GPU programlamada en
çok kullanılan platformdur. Bu çalışmanın temel amacı araştırmacılara ve konuya
yeni başlayanlara görüntü işleme uygulamalarında GPU ve CUDA gibi donanım ve
yazılım teknolojilerinin kullanımı konusunda bir başvuru kaynağı sağlamaktır.
Bu amaç kapsamında çalışmada GPU ve CUDA kullanılarak yapılan görüntü işleme
çalışmaları incelenmiş ve değerlendirilmiştir. GPU ve CUDA kullanan görüntü
işleme çalışmaları, görüntü geriçatma, görüntü iyileştirme, görüntü bölütleme,
görüntü çakıştırma ve görüntü sınıflandırma olmak üzere beş bölümde incelenmiş
ve değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, GPU ve CUDA
kullanımının avantajları ve bu teknolojilerin kullanıldığı görüntü işleme
uygulamalarında dikkat edilmesi gereken hususlar belirlenmiştir.
Image processing is used in a variety of fields. Image
processing techniques need high processor performance due to increased image
resolution day by day. Parallel processing techniques are used to satisfy the
requirements related to high performance in real time image processing
applications. Recently, GPU programming is one of the most commonly used and
preferred methods in parallel processing. CUDA is the most popular platform in
GPU programming. In this survey the studies where CUDA platform was used for
image processing are presented and evaluated.
The major purpose of this survey is to provide a comprehensive reference
source for the starters or researchers involved in use of CUDA platform in GPU
programming for image processing techniques. Studies using CUDA platform in GPU
programming have been classified under 5 areas; image reconstruction, image
enhancement, image segmentation, image registration and image classification.
Advantages of using CUDA in GPU programming for image processing and issues to
pay attention in applications have also been underlined.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Review Article |
Authors | |
Publication Date | September 1, 2020 |
Submission Date | May 13, 2019 |
Published in Issue | Year 2020 |
Bu eser Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası ile lisanslanmıştır.