AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAdvantages of using CUDA in GPU programming for image processing and issues to pay attention in applications have also been underlined.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
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.
Özet
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.