Praca przedstawia charakterystykę metod użytych do szybkiej estymacji głębi na procesorach graficznych oraz szybkość obliczeń poszczególnych etapów algorytmu jak i całego algorytmu w celu porównania rezultatu uzyskanego na różnych urządzeniach. W celu przeprowadzenia zróżnicowanych badań użyto metody krzyżowej opartej na dynamicznie konstruowanym oknie oraz metody iteracyjnej opartej na oknie z odpowiednio przypisanymi wagami charakteryzującymi podobieństwo obrazu. Zaimplementowane metody uruchomiono na trzech ogólnodostępnych centralnych jednostkach obliczeniowych, procesorach graficznych, a także zintegrowanych w procesorze GPU.

1. Szybka estymacja map głębi na
procesorach graficznych
Promotor:
dr inż. Tomasz Grajek
Inżynierska praca dyplomowa:
Wykonał:
Paweł Mania

2. Systemy wielowidokowe
System kamer - Politechnika Poznańska

3. Cele do osiągnięcia
- Implementacja metod wyznaczania głębi stereoskopowej na
procesorach graficznych.
- Analiza wydajności zaimplementowanych metod.
- Ocena jakości wyznaczonych map głębi.
- Wskazanie najbardziej czasochłonnych etapów.

4. Założenia
- Middlebury.

Ranking metod estymacji głębi.

Baza obrazów stereoskopowych.
- Implementacja w OpenCL.

5. Metoda krzyżowa
Wyznaczanie obszarów
Filtracja medianowa
Wstępna agregacja kosztów
Akumulacja kosztów
Agregacja kosztów
Wybór rozbieżności
Przetwarzanie końcowe
Para obrazów
Mapa głębi

6. Wyznaczanie obszarów
Wstępna agregacja kosztów
Agregacja kosztów
Ulepszenie
Przetwarzanie końcowe
Spójność
Para obrazów
Mapa głębi
Metoda iteracyjna
Wybór rozbieżności
Ulepszenie
Wybór rozbieżności Wybór rozbieżności
Spójność
x7
x6

7. Analiza wydajności
Core i7-6700K
GeForce GTX 970
361.77
40.32
1292.47
263.61
Metoda krzyżowa
Metoda iteracyjna
Średni czas obliczania map głębi [ms]
Liczba przetwarzanych rozbieżności na sekundę [106
]
[CPU]
[GPU]
Core i7-6700K
GeForce GTX 970
25.5
230.8
7.14
35.02
Metoda krzyżowa
Metoda iteracyjna
[CPU]
[GPU]

8. Ocena jakości uzyskanych wyników
Metoda krzyżowa - stopa błędów
Teddy Cones
5,04% 10,08%
Metoda iteracyjna - stopa błędów
Teddy Cones
6,92% 9,04%

9. Najbardziej czasochłonne etapy
1%1%
18%18%
3%3%
5%5%
0%0%
73%73%
Filtr medianowy Wyznaczenie obszarów Agregacja wstępna
Agregacja kosztów krzyży Wstępna estymacja głębi Udoskonalenie
Core i7-6700K
1%1%
2%2%
1%1%
48%48%
1%1%
47%47%
GeForce GTX 970
(Metoda krzyżowa)

10. Najbardziej czasochłonne etapy
Core i7-6700KGeForce GTX 970
(Metoda iteracyjna)
1%1%3%3%
79%79%
0%0%
0%0%
16%16%
Wstępna agregacja Obliczanie obszarów Iterowana agregacja
Wybór rozbieżności Spójność Iterowane ulepszenie
0%0%0%0%
95%95%
0%0%
0%0%
4%4%

11. Podsumowanie
- Poprawnie zaimplementowano wybrane metody.
- Porównano wydajność obliczeń metod i wyciągnięto wnioski.
- Otrzymano wysokiej jakości mapy głębi.
- Określono krytyczne etapy algorytmów.