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使用GPU於演化式影像雜訊濾波器設計之平行化計算 = The Paral...

國立高雄大學電機工程學系碩士班

使用GPU於演化式影像雜訊濾波器設計之平行化計算 = The Parallelism of Design of Image Filters for Evolvable Hardware Using GPU

Record Type:	Language materials, printed : monographic
Paralel Title:	The Parallelism of Design of Image Filters for Evolvable Hardware Using GPU
Author:	江錦源,
Secondary Intellectual Responsibility:	國立高雄大學
Place of Publication:	[高雄市]
Published:	撰者;
Year of Publication:	2013[民102]
Description:	90面圖，表 : 30公分;
Subject:	平行化
Subject:	parallelism
Online resource:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/84782738373563944771
Notes:	參考書目：面77-82
Notes:	105年10月25日公開
Summary:	演化式硬體影像濾波器是一種以演化計算為基礎，用來設計可實現在硬體上的影像過濾方法，對不同雜訊具有適應性與強韌性的優點。然而，因為設計演化式硬體影像濾波器的求解空間非常龐大，以軟體形式進行外部式演化的設計過程非常耗時，也使得有限時間下所求得的過濾器設計效果受到限制。本論文以圖形顯示處理器為平台，設計平行運算演算法來加速演化式硬體影像濾波器進行外部式演化的過程，以降低設計時間，並可以在相對時間內求得更多過濾器設計的解。本論文考慮圖形顯示處理器中的有限的記憶體空間與執行緒數量的限制，將演化式硬體影像濾波器設計所使用的CGP (Cartesian genetic programming, CGP)演算法，將大量資料與運算工作切割成可以獨立並平行運算的子工作，並設計調整圖形顯示處理器處理執行緒的運算效能，將CGP的運算速度加以提升。實驗結果顯示此方法的可以大幅提升演化式硬體影像濾波器的計算效率至原來的240倍。同時，因為此方法可以在有限時間內執行更多世代的演化，可以獲得比以前更多影像濾波器的解。 Evolvable Hardware (EHW) is a combination of evolutionary algorithm and reconfigurable hardware devices.Due to its flexible and adaptive ability, EHW-based solutions receive a lot of attention in industrial applications. One of the obstacles to realize an EHW-based method is its very long training time. This study deals with the parallelism of EHW-based design of image filters using graphic processing units (GPUs). The design process is analyzed and decomposed into some smaller processes that can run in parallel.

使用GPU於演化式影像雜訊濾波器設計之平行化計算 = The Parallelism of Design of Image Filters for Evolvable Hardware Using GPU
江, 錦源

使用GPU於演化式影像雜訊濾波器設計之平行化計算 = The Parallelism of Design of Image Filters for Evolvable Hardware Using GPU / 江錦源撰 - [高雄市] : 撰者, 2013[民102]. - 90面 ; 圖，表 ; 30公分.
參考書目：面77-82105年10月25日公開.
平行化parallelism

使用GPU於演化式影像雜訊濾波器設計之平行化計算 = The Parallelism of Design of Image Filters for Evolvable Hardware Using GPU
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210 $a [高雄市] $c 撰者 $d 2013[民102]
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300 $a 105年10月25日公開
314 $a 指導教授：吳志宏博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學電機工程學系碩士班
330 $a 演化式硬體影像濾波器是一種以演化計算為基礎，用來設計可實現在硬體上的影像過濾方法，對不同雜訊具有適應性與強韌性的優點。然而，因為設計演化式硬體影像濾波器的求解空間非常龐大，以軟體形式進行外部式演化的設計過程非常耗時，也使得有限時間下所求得的過濾器設計效果受到限制。本論文以圖形顯示處理器為平台，設計平行運算演算法來加速演化式硬體影像濾波器進行外部式演化的過程，以降低設計時間，並可以在相對時間內求得更多過濾器設計的解。本論文考慮圖形顯示處理器中的有限的記憶體空間與執行緒數量的限制，將演化式硬體影像濾波器設計所使用的CGP (Cartesian genetic programming, CGP)演算法，將大量資料與運算工作切割成可以獨立並平行運算的子工作，並設計調整圖形顯示處理器處理執行緒的運算效能，將CGP的運算速度加以提升。實驗結果顯示此方法的可以大幅提升演化式硬體影像濾波器的計算效率至原來的240倍。同時，因為此方法可以在有限時間內執行更多世代的演化，可以獲得比以前更多影像濾波器的解。 Evolvable Hardware (EHW) is a combination of evolutionary algorithm and reconfigurable hardware devices.Due to its flexible and adaptive ability, EHW-based solutions receive a lot of attention in industrial applications. One of the obstacles to realize an EHW-based method is its very long training time. This study deals with the parallelism of EHW-based design of image filters using graphic processing units (GPUs). The design process is analyzed and decomposed into some smaller processes that can run in parallel.
510 1 $a The Parallelism of Design of Image Filters for Evolvable Hardware Using GPU $z eng
610 # 0 $a 平行化 $a 圖形處理器 $a 演化式計算 $a 演化式硬體 $a 直角坐標系基因規劃 $a 影像濾波器
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