Фильтрация изображений. Быстрое преобразование Фурье

Общее описание

Повышение качества изображения для восприятия человеком, создание спецэффектов, обработка изображений (выделение объектов, поиск лиц, улыбок) это задачи, которые решаются с помощью фильтрации изображений. Наиболее широкий спектр эффектов достигается за счёт использования частотных фильтров. В работе подробно разбирается алгоритм быстрого преобразования Фурье, который является основой частотной фильтрации. На примере задачи частотной фильтрации видео рассматриваются наиболее типичные ошибки разработки последовательных и параллельных программ, а также подходы к их оптимизации. На протяжении всей работы используется инструмент Intel Parallel Studio XE 2011 для поиска ошибок, анализа эффективности, оптимизации и распараллеливания.

Цели и задачи

Цель данной работы – изучение подходов к оптимизации и принципов построения корректных последовательных и параллельных реализаций быстрого преобразования Фурье на примере задачи частотной фильтрации изображения с использованием пакета Intel Parallel Studio XE 2011. Работа может быть выполнена также при использовании более новой версии Intel Parallel Studio XE 2013 или других средств профилирования и поиска ошибок в программе.

Данная цель предполагает решение следующих основных задач:

1. Изучение общей идеи преобразования Фурье и алгоритма быстрого преобразования Фурье для решения задачи частотной фильтрации изображений.
2. Выполнение корректной программной реализации алгоритма быстрого преобразования Фурье для решения задачи частотной фильтрации изображений в последовательном и параллельном случаях.
3. Изучение и применение подходов к оптимизации на примере задачи частотной фильтрации изображений.
4. Освоение способов использования математической библиотеки Intel MKL для вычисления преобразования Фурье.

Структура работы

Работа построена следующим образом: дается краткая информация о дискретном и непрерывном преобразованиях Фурье, алгоритме быстрого преобразования Фурье, библиотеках STL, OpenCV и частотной фильтрации изображений. Рассматриваются типовые ошибки и способы их обнаружения, которые можно допустить при разработке последовательной программы. Выполняется последовательное применение и анализ эффективности различных подходов к оптимизации программного кода. Рассматриваются проблемы организации параллельных вычислений, иллюстрируются характерные ошибки, приводится корректная параллельная реализация. Проводится обзор использования библиотеки MKL для вычисления быстрого преобразования Фурье.

Основные результаты

Работа начинается с разработки приложения фильтрации видео. Реализуются высокочастотные и низкочастотные фильтры Гаусса и Баттерворта. Демонстрируются этапы отладки и поиска типичных ошибок в приложении.

Далее выполняется ряд шагов, позволяющих ускорить работу программы на тестовом видео от 128.5 с до 2.9 с. В конце выполняется сравнение с реализацией на основе MKL.

Требования

Разработка выполнялась с использованием следующих инструментов:

1. OpenCV 1.1pre1a (http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/1.1pre1/).
2. Microsoft Visual Studio 2008 (http://www.microsoft.com/visualstudio/rus/products/visual-studio-express-products). Также можно выполнять разработку в MS Visual Studio 2005, MS Visual Studio 2010, MS Visual Studio 2012.
3. Кодек Xvid (http://www.xvid.org/Downloads.15.0.html). Требуется для работы с тестовыми видео-файлами.
4. Intel Parallel Studio XE 2011 (http://software.intel.com/ru-ru/intel-parallel-studio-xe). Может быть использована любая более новая версия Intel Parallel Studio.

Материалы

1. Презентация
2. Основной документ с подробным описанием
3. Исходные коды (архив 7z - 23.6 МБ, архив zip - 77.9 МБ)