Jung, Florian (2009)
GPU-basierte rigide Registrierung von 3D-Bilddaten.
Technische Universität Darmstadt
Bachelorarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich der Prozess der rigiden Bildregistrierung auf der Grafikkarte implementieren lässt. Hierfür wird Nvidias CUDA verwendet. Zuerst wird der Algorithmus auf Parallelisierbarkeit untersucht und anschließend auf die Grafikkarte portiert, um so eine Beschleunigung gegenüber der CPU-Implementierung zu erreichen. Anschließend wird die Geschwindigkeit und Genauigkeit der beiden Implementierungen verglichen und auf unterschiedlichen Systemen getestet. Durch die Verwendung von CUDA konnte der Algorithmus um den Faktor 4-10 beschleunigt werden, abhängig von der verwendeten Hardware. This work is about investigating the possibilities of speeding up the rigid image registration process by porting the code onto the graphics card using Nvidia's CUDA. The attempt is to exploit parallelism in the algorithm to gain a execution time advantage over the cpu implementation. Furthermore, the precision and the speed of the CPU and the GPU algorithms are compared and various benchmarks on different platforms and architectures are run to investigate how well the algorithm scales on different environments. Using Nvidia's CUDA we were able to speedup the image registration process by a factor of 4-10, depending on the used hardware.
| Typ des Eintrags: | Bachelorarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2009 |
| Autor(en): | Jung, Florian |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | GPU-basierte rigide Registrierung von 3D-Bilddaten |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2009 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich der Prozess der rigiden Bildregistrierung auf der Grafikkarte implementieren lässt. Hierfür wird Nvidias CUDA verwendet. Zuerst wird der Algorithmus auf Parallelisierbarkeit untersucht und anschließend auf die Grafikkarte portiert, um so eine Beschleunigung gegenüber der CPU-Implementierung zu erreichen. Anschließend wird die Geschwindigkeit und Genauigkeit der beiden Implementierungen verglichen und auf unterschiedlichen Systemen getestet. Durch die Verwendung von CUDA konnte der Algorithmus um den Faktor 4-10 beschleunigt werden, abhängig von der verwendeten Hardware. This work is about investigating the possibilities of speeding up the rigid image registration process by porting the code onto the graphics card using Nvidia's CUDA. The attempt is to exploit parallelism in the algorithm to gain a execution time advantage over the cpu implementation. Furthermore, the precision and the speed of the CPU and the GPU algorithms are compared and various benchmarks on different platforms and architectures are run to investigate how well the algorithm scales on different environments. Using Nvidia's CUDA we were able to speedup the image registration process by a factor of 4-10, depending on the used hardware. |
| Freie Schlagworte: | Forschungsgruppe Medical Computing (MECO), Medical imaging, Medical image processing, General Purpose Computation on Graphics Processing Unit (GPGPU), Rigid registration, Compute Unified Device Architecture (CUDA) |
| Zusätzliche Informationen: | 78 S. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 12 Nov 2018 11:16 |
| Letzte Änderung: | 12 Nov 2018 11:16 |
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