GPU ile hızlandırılmış bulanık mantık algoritmalarının görüntü işlemede kullanılması
GPU-accelerated image processing algorithms using fuzzy logic
Yazar: HASAN BADEM
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok katmanlı perseptronlar = Multilayer perceptrons

Özet:
Pul veya toz biber üretiminde, biber sapının ayıklanmasında hali hazırda insan gücü kullanıldığından hem işlem süresinin uzunluğu hem de personel maliyeti olarak üreticilere yüksek gider oluşturmaktadır. Son yıllardaki bilgisayarlı görü sistemleri endüstrinin hemen hemen her alanda kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, kameradan yakalanan görüntülerdeki biber örüntülerin tanımlanarak biberin yönünün tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç için görüntü işleme algoritması olarak sezgisel bulanık mantık kenar çıkartım ve otsu algoritması kullanılmıştır. İşlenen görüntüdeki biber örüntülerinin sınıflandırılması için de geri yayılımlı çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Sistem performansını artırmak için de, son zamanlarda çok hızlı gelişme gösteren GPU teknolojisinden faydalanılmıştır.Kameradan yakalanan görüntülerde, Atanossov tarafından geliştirilen sezgisel bulanık mantık algoritmasıyla biberlerin kenar çıkartımı sağlanmıştır. Sezgisel bulanık mantık kenar çıkartım işleminde, statik bir eşik değeri kullanıldığından algoritmanın, yakın renk tonlarında kenar bulamadığı görülmüştür. Görüntülerin sayısal değerinden otomatik eşik değer belirleme metodu Otsu yöntemi kullanılarak bu sorun ortadan kaldırılmıştır.Sezgisel bulanık mantık kenar çıkartım işlemlerinde, örüntü yakalama basamağında siyah zemin ve beyaz zemin olmak üzere iki farklı zemin rengi kullanılmıştır. Siyah zemin rengi ile yapılan denemelerde, kırmızıbiberin renk tonu ile siyah zemin renginin renk tonu bir birine çok yakın değerler olduğundan, kenar çıkartım algoritmasından istenilen sonuç elde edilememiştir. Beyaz zemin renginde ise renk tonu farkı yüksek olduğu için neredeyse tüm biber örüntülerinin kesintisiz bir şekilde ortaya çıktığından çok başarılı sonuçlar elde edilmiştir.Geliştirilen sistemin performansını artırmak için CUDA NVIDIA GTX 480 GPU destekli ekran kartından faydalanılmıştır. Sistem geliştirilirken hem CPU tabanlı olarak çalışabilen, hem de GPU tabanlı olarak çalışabilen 2 uygulama geliştirilmiştir.GPU teknolojisi kullanılarak otsu algoritmasından en fazla 3 kat, Sezgisel Bulanık mantık algoritmasından en fazla 442 kat ve sistemin toplam cevap süresinden en fazla 79 kat hız elde edildiği görülmüştür. Bu hız oranlarının oldukça başarılı olduğu görülmektedir.Siyah zeminli örüntüleri tanımlama işlemi için kullanılan YSA test işleminde CPU tabanlı uygulamada %51 GPU tabanlı uygulamada da % 50 doğru sonuç elde edilmiştir. Beyaz zeminli örüntülerde ise YSA test işlemlerinde CPU tabanlı uygulamada %90, GPU tabanlı uygulamada ise %84 başarı elde edilmiştir. Siyah zeminli örüntülerin sınıflandırma başarısının düşük olması nedeniyle uygulanabilirliği bulunmamaktadır. Fakat beyaz zeminli örüntülerin tanımlama işleminde %90 başarı olması nedeniyle oldukça kararlı bir sınıflandırma yapılabileceği görülmüştür. Bu nedenle sistemde kullanılacak örüntülerin zemin renginin beyaz olması gerektiği görülmüştür.Bu tez çalışmasında, sezgisel bulanık mantık kenar çıkartım algoritmasının zayıf yönü olan statik eşik belirleme yöntemi yerine, görüntünün sayısal değerlerinden dinamik eşik belirleme metodu olan Otsu yöntemi kullanılarak daha keskin bir görüntü çıkartma algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritma diğer algoritmalarla beraber GPU kullanılarak onlarca kat hızlandırılmıştır.

Abstract:
In the production of red pepper and chili paper, using manpower cost higher expenses to the producers in both the length of process duration and staff expenses. Computer vision systems in recent years are used in almost every field of industry. In this thesis study, it is aimed to determine the direction of peppers by defining patterns of pepper captured from camera. For this purpose, intuitionistic fuzzy logic edge extraction and Otsu algorithm is used as image processing algorithm. Classification of patterns of processed peppers in image processing is done with multi-layered back propagation neural network model. To improve system performance, GPU technology which has presented rapid development recently is utilized.In images captured with camera, intuitionistic fuzzy logic algorithm developed by Atanossov is used for edge extraction of peppers. In the process of intuitionistic fuzzy logic algorithm for edge extraction, since the static threshold value is used, closer color tones were unable to find the edge. Otsu method which determines automatically threshold value from numerical values of images has eliminated this problem.In the process of intuitionistic fuzz logic edge extraction, two different backgrounds as black and white are used in step of capturing pattern. In experiments made with black ground color, as red peppers color with a black base color tone values are very close to each, edge extraction algorithm could not achieve the expected result. The difference in the color tone of white background is very high and almost all the patterns of peppers are obtained in an uninterrupted manner with very successful results.To improve the performance of the developed system, CUDA NVIDIA GTX 480 GPU supported graphics card is used. In the development of the system, two application is developed that can function as both the CPU-based and GPU-based.It is seen that by using GPU technology, the speed of the system were acquired up to 3 folds at most more than Otsu algorithm, up to about 442 folds more than intuitionistic fuzzy logic algorithm, and up to about 79 folds more than the total response time of the system.In YSA testing process used for the process to identify patterns of black background, the CPU-based application obtains with 51% right results and GPU-based application obtains to 50% right results. In YSA testing process used for the process to identify patterns of white background, the CPU-based application obtains with 90 % right results and GPU-based application obtains to 84% right results. As success of pattern classification of black backgrounds is low, its applicability is unattainable. But since success of pattern classification of white backgrounds is 90% successful, its classification is considered fairly constant. For this reason, it should be white base color of the patterns that will be used in the system.In this thesis study, instead of static threshold value determination which is the weak side of intuitionistic edge extraction algorithm, Otsu Method ,which determines automatically threshold value from numerical values of images, is used for developing a sharper image extraction algorithm. This developed algorithm is accelerated very higher times with other algorithm by using GPU.