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研究生:林偉聖
研究生(外文):Wei-Sheng Lin
論文名稱:使用OpenCL應用於影像對位
論文名稱(外文):Applications of OpenCL in Image Registration
指導教授:林志陽林志陽引用關係
指導教授(外文):Chih-Yang Lin
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:生物資訊學系碩士班
學門:生命科學學門
學類:生物訊息學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:28
中文關鍵詞:影像對位共同資訊量開放計算語言
外文關鍵詞:Image RegistrationMutual InformationOpen Computing Language
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本論文提出一個使用開放式計算語言(Open Computing Language, OpenCL)的平行處理能力加速影像對位(Image Registration)的方法,可以廣泛地應用在生物或醫學影像上,例如同步輻射(Synchrotron Radiation)影像在拍攝的過程當中,常因機器的震動而導致拍攝出來的圖片會產生位移的現象,如果以單線程程序來進行影像對位,會因計算量龐大,而消耗不少時間,因此我們使用開放式計算語言的平行處理特性來加速對位計算。影像對位方法則是使用對位效果較好的共同資訊(Mutual Information)量,但單線程的計算所花費的時間較長,因此我們把共同資訊量的計算分配線程,並利用GPU做平行處理,以達到增加程式執行效率。實驗結果顯示在開放式計算語言環境下實做影像對位,效能可提升約35%以上。
This paper proposed a method which accelerate the speed of image registration by using OpenCL with parallel processing capacity. The method can be apply in Biomedical Images widely. For example, when synchrotron radiation image is shooting that would be usually destructed by machine vibration and this destruction could result in image displacement. If we use single-threaded program to registration images could waste much time due to huge amount of calculation. So that we use OpenCL to accelerate registration calculation. Mutual information is a good method widely used in image registration, so that we use the mutual information to register images. Single-threaded program would cost much time when it is running. So that we use GPU to calculate mutual information, it will raise program execution efficiency. The experimental result shows that the efficiency could raise above 35% when we do image registration by using OpenCL.
摘 要........................................i
ABSTRACT....................................ii
致謝.........................................iii
目錄.........................................iv
圖目錄.......................................vi
表目錄.......................................vii
第一章 緒論...................................1
1.1 研究動機及目標............................1
1.2 圖形處理器高效能運算.......................2
1.3 影像對位概述..............................3
第二章 影像對位與開放計算語言.....................4
2.1 共同資訊量................................4
2.1.1 共同資訊量計算..........................5
2.1.2 共同資訊量特徵分析.......................7
2.2 圖形處理器設備架構..........................7
2.2.1. 平台模組..............................8
2.2.2. 內存模組..............................9
2.2.3. 執行模組..............................10
2.2.4. 編程模組..............................12
第三章 方法.....................................14
3.1 影像對位實作................................14
第四章 實驗結果...................................20
4.1 實驗環境....................................20
4.2 實驗成果....................................21
4.3 執行結果....................................22
第五章 結論與未來發展...............................27
參考文獻..........................................28

[1] Cuda, C., CUDA C PROGRAMMING GUIDE. NVIDIA Corporation, October, 2012.

[2] Zitova, B. and J. Flusser, Image registration methods: a survey. Image and
vision computing, 2003. 21(11): p. 977-1000.

[3] Pluim, J.P., J.A. Maintz, and M.A. Viergever, Mutual-information-based
registration of medical images: a survey. Medical Imaging, IEEE Transactions
on, 2003. 22(8): p. 986-1004.

[4] Shannon, C.E., A mathematical theory of communication. ACM SIGMOBILE Mobile
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[5] Maes, F., et al., Multimodality image registration by maximization of mutual
information. Medical Imaging, IEEE Transactions on, 1997. 16(2): p. 187-198.

[6] Group, O.W., The OpenCL Specication, version : 1.2, Document Revision : 19.
Khronos, 2012.

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15. 金明求《《三言》故事中佛教死亡思惟探索──超越因果輪迴後的涅槃世界》 ,《中華佛學研究》第五期,2001年3月。