Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/957
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorErgin, Oğuz-
dc.contributor.authorSümerkan, Hakkı Doğaner-
dc.date.accessioned2019-04-26T12:14:31Z
dc.date.available2019-04-26T12:14:31Z
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationSümerkan, H.(2014).Gömülü si stemler üzer inde opencl tabanlı görüntü işleme kütüphanes i ve kernel füzyon.Ankara:TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü.[Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi]en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/957-
dc.description.abstractEmbedded computing is an increasingly improving area. With every new generation, the computation capacity of the mobile devices is improving. Contemporary mobile devices include a graphical processing unit (GPU) in order to offer better use interface in terms of graphics. As mobile devices require more performance to cope with computation-intensive applications, such as image processing, recently some embedded GPUs also included the support for OpenCL that allows the use of computation capacity of embedded GPUs for general purpose computing. Exploiting GPGPU on embedded platforms is also more efficient in terms of energy efficiency. In this thesis, we present a new OpenCL-based image processing library, which is specifically designed to run on an embedded platform. Our results show that the functions of TRABZ-10 show 7x speedup on embedded platform over the functions of OpenCV on average.en_US
dc.description.abstractGelişen teknoloji ile birlikte, mobil sistemlerin hesaplama kapasitesi de artmaktadır. Modern gömülü platformlar grafik işlemlerini daha iyi yapabilmek ve daha iyi bir arayüz sunabilmek için grafik işlem birimleri(GPU) bulundurmaktadırlar. Mobil aygıtların, görüntü işleme gibi yoğun hesaplama gücü gerektiren uygulamaları başarılı bir şekilde çalıştırabilmeleri amacıyla bazı mobil platform üreticileri kendi platformlarına OpenCL destekli GPU'lar koymaktadırlar. Böylelikle genel amaçlı grafik işlem birimi(GPGPU) altyapısından faydalanarak bu tür hesaplama yoğun işleri yapabilmeyi hedeflemişlerdir. Bu sayede GPGPU altyapısının sunduğu hesaplama gücünü, mobil platformlar için önemli bir kısıt olan güç verimliliğini de sağlayarak yerine getirebilmektedirler. Bu çalışmada, OpenCL tabanlı, gömülü platformlar üzerinde çalışabilen bir görüntü işleme kütüphanesi sunulmuştur. Deneysel sonuçlar görüntü işleme alanında bir standart haline gelen OpenCV ile karşılaştırılmış ve ortalamada 7 kat hızlanma sağlanmıştır.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.titleGömülü Sistemler Üzerinde Openc Tabanlı Görüntü İşleme Kütüphanes ve Kernel Füzyonen_US
dc.title.alternativeOpencl Based Image Processing Library and Kernel Fusion on Embedded Systemsen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dcterms.rightsYazarına aittir / Belongs to author
dc.departmentInstitutes, Graduate School of Engineering and Scienceen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.scopusqualityN/A-
dc.identifier.wosqualityN/A-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1tr-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
371112.pdfHakkı Doğaner Sümerkan_tez3.78 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

64
checked on Dec 23, 2024

Download(s)

42
checked on Dec 23, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.