Accelerated intuitionistic fuzzy edge detection algorithm by using CUDA

Abstract

Özetçe-Sezgisel bulanık kenar çıkartım (SBKÇ) algoritması, görüntüleri anlamlandırma veya tanımlama alanında kullanılmaktadır. SBKÇ algoritması, uzman kişilerce tasarlanan ve bu uzman kişilerin hatalarını en aza indirmeyi amaçlayan algoritmadır. SBKÇ algoritmasının paralel olarak uygulanabilir olması, algoritmanın grafik kartlarında gerçekleştirilerek hızlandırılmasının önünü açmaktadır. Bu çalışmada, SBKÇ algoritması farklı boyutlardaki resimleri, NVIDIA tarafından üretilmiş Compute Unified Device Architecture (CUDA) programlama ortamı ile farklı hesaplama kapasitelerine sahip grafik kartlarına aktarılarak test edilmiştir. Algoritmanın CUDA platformuna uyarlanmış paralel modelinin, işlemciler üzerinde çalışan seri uygulamasına kıyasla en az 67, en çok 641 kat çalışma sürelerini kısalttığı görülmüştür. Anahtar Kelimeler -CUDA, GPU, Sezgisel Bulanık Kenar Çıkartım.Abstract-Intuitionistic fuzzy edge detection (IFED) algorithm has been used in the signification or characterization of images. IFED algorithm has been designed by the experts and the algorithm provides to aim to minimize errors of them. To be applicable in parallel of IFED is pave the way for accelerating of algorithm by performing in the graphics card. In this study, IFED algorithm was tested by transferring different size images to graphics cards which has different computing capacity via Compute Unified Device Architecture (CUDA) programming environment which is manufactured by NVIDIA. Parallel model of the algorithm adapted to CUDA platform, compared to serial application running on processor, and has seen that shortened runtime at least 67 times, most 641 times.