%0 Journal Article 
%A Nombela Blanco, Francisco José
%T Optimización de funciones de alto coste computacional mediante su implementación en GPU
%D 2014
%U http://hdl.handle.net/10017/28018
%X En el presente trabajo, se ha analizado un algoritmo para la corrección de
un
error de
carácter no sistemático en cámara de tiempo de vuelo, determinando cuáles son las funciones
con un mayor coste computacional. Estas funciones se han modificado para realizar su
ejecución en GPU con un alto grado de paralelización, mediante su implementación en CUDA.
Las cámaras de tiempo de vuelo (ToF) proporcionan, además de la intensidad, información
de profundidad en la escena, permitiendo obtener una imagen de distancias invariante a la
iluminación.
Estas medidas cuentan con diversos errores asociados, siendo uno de ellos el
debido a la interferencia por multicamino (MpI).
Las interferencias por multicamino se deben a reflexiones múltiples dentro de la escena, es
decir, la luz puede reflejarse en varias superficies antes de retornar al sensor, haciendo que la
distancia medida pueda ser mayor a la real.
Además, se ha realizado un estudio del principio de funcionamiento de las cámaras
ToF,
analizando sus principales ventajas e inconvenientes, así como los errores que pueden
presentar las medidas. A su vez, se ha realizado un estudio del modelo de programación en
GPUs: manejo de memoria, paralelización de proces
os, etc.
Para la validación de la implementación realizada se han ejecutado múltiples pruebas
experimentales empleando imágenes reales grabadas con una cámara
ToF
de disponibilidad
comercial. En cada prueba se ha medido el tiempo de cómputo, para posteriormente
compararlo por el tiempo consumido por las mismas funciones implementadas en C y Matlab.
En todos los casos, el tiempo de ejecución se ha reducido de forma notable, permitiendo
validar el trabajo realizado.
%K Proceso de imágenes
%K Detectores ópticos
%K Electrónica
%K Electronics
%~ Biblioteca Universidad de Alcala