Implementação paralela e automaticamente configurável de segmentação em imagens pelo algoritmo de Level Sets.

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Coelho, Daniel Popp
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: CUDA; DRLSE; Genetic algorithms; Level sets; Processamento digital de imagens; Segmentation
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3154/tde-05042021-152000/

A segmentação de imagens é o processo de identificar e delinear objetos contidos nestas. É uma operação crucial em diversos ramos de computação baseada em imagens, como visualização 3D, filtragem, interpolação e registro. Técnicas semiautomáticas segmentam objetos programaticamente a partir de uma entrada inicial providenciada pelo usuário, sendo o algoritmo Distance-Regularized Level-Set Evolution, ou DRLSE (LI, 2010a), uma destas técnicas. A determinação dos valores de parâmetros de algoritmos como este não é trivial, sendo necessário que o usuário possua conhecimento profundo da implementação e teoria por trás do algoritmo. Nesse contexto são utilizados sistemas que automatizam a tarefa de escolha de parâmetros, denominados configuradores de algoritmos. Os algoritmos genéticos são métodos de busca ou otimização baseado em mecanismos de seleção natural, e podem ser usados para a otimização dos parâmetros de um algoritmo como o DRLSE de modo robusto e generalizado. Uma das desvantagens de tais algoritmos é a necessidade de avaliar o algoritmo alvo diversas vezes, que pode ser custoso. Felizmente, o algoritmo alvo DRLSE é altamente paralelizável. Esse trabalho visa utilizar a plataforma CUDA para aceleração do algoritmo DRLSE em GPU, permitindo sua rápida e repetida execução por um algoritmo genético, por sua vez permitindo a determinação dos parâmetros ideais com base apenas em um exemplo inicial e uma segmentação de referência. A implementação em CUDA do algoritmo DRLSE desenvolvida nesse trabalho apresenta ganho de performance de 500 vezes em relação à implementação de referência em MATLAB, completando 1000 iterações em menos de um segundo para imagens de 1024x1024 pixels. O sistema final desenvolvido, apesar de apresentar certas limitações, é robusto o suficiente para lidar com contextos de segmentação diferentes, e permite a configuração automática dos parâmetros do algoritmo DRLSE em regime semi-interativo, e aplicação do algoritmo DRLSE, com os parâmetros determinados automaticamente, em regime interativo.