Presentacion Generación de mapas de disparidad utilizando CUDA

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Este proyecto ha sido desarrollado como una optimización de los algoritmos tradicionales de cálculo de mapas de disparidad. Está basado en la idea propuesta y publicada por Joe Stam [1] sobre imágenes estéreo con CUDA. El presente proyecto tiene por objetivo la obtención de mapas de disparidad en un sistema de visión estéreo donde el tiempo de cómputo es la variable crítica. Para ello se utilizará la tecnología innovadora llamada CUDA, que permite mediante el uso de la tarjeta gráfica paralelizar operaciones para reducir hasta en varios órdenes de magnitud los tiempos de cálculo. Todo lo realizado apunta hacia futuras implementaciones en sistemas tales como vehículos inteligentes, donde lo que prima es el tiempo de cálculo para la toma de decisiones en tiempo real, de modo que se pueda avisar al conductor o al sistema inteligente que dirija el vehículo. Una vez desarrollado el software, se estudiarán los parámetros necesarios de ajustar para que puedan obtenerse unos resultados óptimos, en cualquier hardware compatible con dicha tecnología.
Ingeniería Industrial
Publicado el : martes, 01 de diciembre de 2009
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UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Y AUTOMÁTICA
GENERACIÓN DE MAPAS 
DE DISPARIDAD 
UTILIZANDO CUDA
PROYECTO FIN DE CARRERA
INGENIERÍA INDUSTRIAL
AUTOR: Alejandro Iván Martín Clemente
TUTOR: Dr. Arturo de la Escalera Hueso
DICIEMBRE 2009
DIRECTOR: Basam Musleh Lancis??
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
CONTENIDOS
• Motivación
• Objetivos
• Visión estéreo
• Tecnología NVIDIA® CUDA™
• Problema a resolver:
Cálculo de la disparidad
Cálculo de la Laplaciana de Gausiana
• Resultados
• Conclusiones y trabajos futuros
2????
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MOTIVACIÓN
• Multiplicación de dos matrices de 4x4:
64 multiplicaciones ≈ 100s
48 sumas ≈ 100 s
≈ 3,5 min para una persona
• 16 personas en paralelo (sin optimizar):
Por persona:
4 multiplicaciones ≈ 6s
3 sumas ≈ 6s
= 12s ¡¡¡¡17 VECES MENOR!!!!
3UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
OBJETIVOS
• Obtención de mapas de disparidad a partir de
dos imágenes.
Mapa de disparidad: Imagen cuyo nivel de
intensidad es proporcional a la profundidad del punto
del mundo respecto a la cámara.
o Minimizar el tiempo de cómputo.
o Código flexible e integrable en otro software
mayor.
Solución adoptada: TECNOLOGÍA NVIDIA® CUDA™
4??
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
CONTENIDOS
• Motivación
• Objetivos
• VISIÓN ESTÉREO
• Tecnología NVIDIA® CUDA™
• Problema a resolver:
Cálculo de la disparidad
Cálculo de la Laplaciana de Gausiana
• Resultados
• Conclusiones y trabajos futuros
5UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
VISIÓN ESTÉREO (1/7)
• Geometría epipolar:
• Línea epipolar: línea de corte del plano
epipolar con el planos de proyección.
6?????
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
VISIÓN ESTÉREO (2/7)
• Este sistema requiere de dos cámaras que tienen que
cumplir los siguientes requisitos:
Cámaras exactamente iguales.
Planos de proyección paralelos.
Mismas ópticas.
Con todo esto, las coordenadas y en ambas imágenes
serán iguales, LINEAS EPIPOLARES HORIZONTALES.
Además, la profundidad (Z) de un objeto respecto a la
cámara sería:
B
Zf=
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dUNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
VISIÓN ESTÉREO (3/7)
Disparidad (d): diferencia en píxeles entre las coordenadas del mismo punto del
mundo en las dos imágenes.
8UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
VISIÓN ESTÉREO (4/7)
• Profundidad vs disparidad
• La distancia es más sensible a la disparidad en
objetos lejanos.
9UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID GENERACIÓN DE MAPAS DE DISPARIDAD UTILIZANDO CUDA 
VISIÓN ESTÉREO (5/7)
• Los requisitos anteriores son muy difíciles de
cumplir en la práctica, por lo tanto se debe
realizar:
1. Calibración del sistema (obtención de los
parámetros intrínsecos y extrínsecos).
2. Rectificado de ambas imágenes.
LAS LÍNEAS EPIPOLARES SON
10
HORIZONTALES

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