GPUによる2次元アンサンブル経験的モード分解の高速実行

堀部 拓也  清水 郁子  中條 拓伯  
(学生論文特集秀逸論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J97-D   No.3   pp.357-368
発行日: 2014/03/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 特集論文 (学生論文特集)
専門分野: 情報・システム基礎
キーワード: 
GPU,  経験的モード分解,  画像処理,  並列処理,  

本文: FreePDF(3MB)


あらまし: 
本論文では,2次元アンサンブル経験的モード分解を並列化し,GPU上に実装して高速化を図った結果について報告する.入力画像のブロック分割境界における不連続なエンベロープの生成に対しては,ブロック分割境界にデータを余分に保持するオーバラップ領域を設け,精度低下に対処した.また,処理進行に伴う曲面補間処理の精度低下に対しては,画像のブロック分割サイズを動的に変更し対処した.これらにより,解析精度低下の抑制と高速化を両立させることが可能となる.またブロック内部の処理を並列化することにより,GPUの搭載する大量の演算コアを有効利用する.従来手法による解析結果と比較した場合のPSNRの平均は39.06dBとなり,提案手法の解析精度への影響が小さいことが確認できた.また512 × 512 pixelの画像に対して,汎用CPUに比べ,GPU上に実装した提案手法は,最大422.7倍の速度向上率が得られた.