Näytä suppeat kuvailutiedot

dc.contributor.advisorRossi, Tuomo
dc.contributor.advisorTirronen, Ville
dc.contributor.advisorEskelinen, Matti
dc.contributor.authorPitkänen, Timo
dc.date.accessioned2015-03-05T06:59:20Z
dc.date.available2015-03-05T06:59:20Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.otheroai:jykdok.linneanet.fi:1467596
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/45449
dc.description.abstractKuvien segmentointi on merkittävä konenäön osa-alue. Nykyisin hete- rogeenisia laskenta-alustoja käytetään yhä kasvavassa määrin konenäössä. Asiasta on jo paljon tutkimusta, mutta tämä tutkimus käsittelee ongelmaa yleisesti ja liit- tyen uuteen nelipuumetsäsegmentointialgoritmiin, jonka rinnakkaistamisesta ei ole vielä aikaisempaa tutkimusta. Tutkimuksessa tutustutaan OpenGL:n, CUDA:n ja OpenCL:n käyttöön kuvien segmentoinnissa ja toteutetaan niillä kynnystysalgoritmi. Lisäksi toteutetaan integraalikuvien laskenta CUDA:lla.fi
dc.description.abstractImage segmentation is an important part of the computer vision research. Today, heterogeneous computing platforms are increasingly used in computer vision. There has been a lot of research on the subject, but this research deals with the problem in general and in relation to the new quad tree forest segmentation algorithm, which has not yet been parallelized. The study introduces usage of OpenGL, CUDA and OpenCL in the segmentation of images and the implementation of thresholding algorithm with them. In addition, calculation of integral images is implemented on CUDA.en
dc.format.extent1 verkkoaineisto (70 sivua)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isofin
dc.rightsJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rightsThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.subject.otherrinnakkaislaskenta
dc.titleHeterogeenisten laskenta-alustojen käyttö kuvien segmentoinnissa
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-201503051425
dc.type.ontasotPro gradu -tutkielmafi
dc.type.ontasotMaster’s thesisen
dc.contributor.tiedekuntaInformaatioteknologian tiedekuntafi
dc.contributor.tiedekuntaFaculty of Information Technologyen
dc.contributor.laitosTietotekniikan laitosfi
dc.contributor.laitosDepartment of Mathematical Information Technologyen
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.oppiaineTietotekniikkafi
dc.contributor.oppiaineMathematical Information Technologyen
dc.date.updated2015-03-05T06:59:20Z
dc.type.publicationmasterThesis
dc.contributor.oppiainekoodi602
dc.subject.ysokuvat
dc.subject.ysoalgoritmit
dc.subject.ysokonenäkö
dc.subject.ysosegmentointi
dc.format.contentfulltext
dc.type.okmG2


Aineistoon kuuluvat tiedostot

Thumbnail

Aineisto kuuluu seuraaviin kokoelmiin

Näytä suppeat kuvailutiedot