Gömülü grafik işlemcileri için opencl tabanlı görüntü işleme kütüphanesi ve insan yüzü tespit etme uygulaması

Abstract

Grafik işlemciler genel amaçlı işlemler için kullanılmaya başladığından beri, kullanım yaygınlığı artmıştır. Yalnızca 3 boyutlu grafik oluşturmak, hareket ettirmek ve simüle etmek için kullanılan grafik işlemciler artık veri paralelliğinin olduğu her alanda kullanılabilmektedir. İçerdiği yüzlerce çekirdek sayesinde, aynı anda normal bir işlemcinin ulaşamadığı kadar iş parçacığını çalıştırabilecek kapasiteye sahip olmuştur. Veri paralel uygulama alanları arasında en başta görüntü işleme uygulamaları, matris ve vektör içerikli lineer cebir uygulamaları, akışkanlar mekaniği, biyoinformatik gibi alanlar gelmektedir. Bu alanlardaki uygulamaların hızlandırılması için grafik işlemcilerin kullanımı halihazırda söz konusudur. Gelişen ve küçülen teknoloji sayesinde, bahsi geçen grafik işlemciler mobil platformlara uyumlu hale gelmiş ve cep telefonu, tablet bilgisayar başta olmak üzere gömülü birçok sistemde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, gömülü sistemlerde kullanılmak üzere bir görüntü işleme kütüphanesi geliştirilmiş ve gömülü platformlar için üretilen grafik işlemcisi için eniyilemesi yapılmıştır. Geliştirilen kütüphane, görüntü işleme konularında standart haline gelmiş OpenCV (Open Computer Vision) kütüphanesi ile karşılaştırılmıştır. Günlük hayatta sıkça kullanılan bir görüntü işleme uygulaması olan "İnsan Yüzü Tespit Etme" uygulamasının geliştirilen kütüphane kullanılarak gerçeklenmesi ve başarım sonuçları da bu çalışmanın kapsamındadır.

Since graphic processing units (GPUs) can be used for general purpose calculations, its spectrum of use increased. Not only GPUs can be used rendering, moving and simulating 3 dimensional graphics, but also can be used where data parallelism applies. GPUs include hundreds of cores, which enables them to process hundreds of threads simultaneously that standart processors can not achieve. Data parallel applications include image processing, linear algebra applications, fluid dynamics, bioinformatics and such. GPUs are used in these fields in order to accelerate common algorithms and applications. With emerging and downscaling new technologies, these GPUs can be used in mobile phone, tablets and various embedded systems. In this work, an image processing library has been developed and optimized for embedded GPGPU platforms. The library have been compared to the standardized library, OpenCV. An application of "Human Face Detection" which is widely used and its performance results are also the content of this work.