Implementación de una aplicación para el procesamiento primario de imágenes de grandes dimensiones en un entorno HPC
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Fecha
2018-06-25
Autores
Triana Escobedo, Sergio
Título de la revista
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Editor
Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
Resumen
La detección de objetos y la obtención de información útil a partir de imágenes de grandes dimensiones suelen ser procesos muy complejos. Varias son las tecnologías destinadas a la automatización y la reducción de la complejidad en estos procesos, entre ellas se destacan los algoritmos de segmentación del tipo superpíxel; los cuales reducen la complejidad de una imagen de cientos de millones de píxeles a solo unos cuantos cientos de superpíxeles, pero aún con el desarrollo de todas estas técnicas sigue siendo complejo debido a que todos estos algoritmos se ven limitados por las prestaciones del dispositivo de cómputo donde se ejecutan atendiendo a la capacidad de procesamiento y memoria física disponibles en el hardware.
Como solución a esta problemática, se sigue como estrategia la implementación de una aplicación para el procesamiento de imágenes de grandes dimensiones que sea capaz de operar en un entorno HPC (High Performance Computing). Auxiliándose de herramientas tales como: OpenCV (biblioteca estándar de manipulación de imágenes) para la división de imágenes de grandes dimensiones en bloques más pequeños a los que se les aplica el algoritmo de segmentación SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) superpíxel, la biblioteca de paso de mensajes OpenMPI para lograr la distribución del procesamiento de forma paralela y/o distribuida, el framework Qt (referido a marco de trabajo) escrito en C++; todas estas herramientas son utilizadas para lograr la portabilidad de la aplicación entre las distintas plataformas existentes (GNU/Linux, Microsoft Windows, MAC OS, etc.)
La validación pone de manifiesto los resultados cuantitativos, en base a tiempo de ejecución, de aprovechar la totalidad de las prestaciones de la HPC en el procesamiento de imágenes. De igual forma la solución en un entorno HPC se muestra superior a la solución distribuida, reduciendo los tiempos de ejecución.
Obtaining useful Information from great dimensions imagenes tend to be complex processes, there are many and different technologies destined to the automatization and reduction of the complexity in this processes among them, that reduce the complexity of an image of millions of hundreds of pixels to just a few thousand although the current development of techniques is still very complex since all these algorithms are limited by the provision of calculation device where these processes take place according to the capacity and physical memory available on the hardware. As a solution for this problematic, the author of this investigations follows as a strategy the implementation of an application for the processing of images of dimensions that be able to operate on HPC (High Performance Computing) using tools such as OpenCV (standard library of images manipulation) for the division of images of great dimensions on smaller pieces on which it is apply the segmentation algorithm SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) super pixels, the messages library OpenMPI to achieve the processing distribution on equal ways and the frameworks Qt written on C++ language, all this tools are implemented to achieve the sustainability of the application on the very existent platforms(…). The validation manifests the quantitative results, based on execution time, to take advantage of all the HPC provisions on the images processing. Likewise, the solution on the HPC environment shows the solution distributed, reducing the execution time.
Obtaining useful Information from great dimensions imagenes tend to be complex processes, there are many and different technologies destined to the automatization and reduction of the complexity in this processes among them, that reduce the complexity of an image of millions of hundreds of pixels to just a few thousand although the current development of techniques is still very complex since all these algorithms are limited by the provision of calculation device where these processes take place according to the capacity and physical memory available on the hardware. As a solution for this problematic, the author of this investigations follows as a strategy the implementation of an application for the processing of images of dimensions that be able to operate on HPC (High Performance Computing) using tools such as OpenCV (standard library of images manipulation) for the division of images of great dimensions on smaller pieces on which it is apply the segmentation algorithm SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) super pixels, the messages library OpenMPI to achieve the processing distribution on equal ways and the frameworks Qt written on C++ language, all this tools are implemented to achieve the sustainability of the application on the very existent platforms(…). The validation manifests the quantitative results, based on execution time, to take advantage of all the HPC provisions on the images processing. Likewise, the solution on the HPC environment shows the solution distributed, reducing the execution time.
Descripción
Palabras clave
Procesamiento de Imágenes, Computación de Alto Rendimiento (CAR), Image Processing, High Performance Computing (HPC)