Optimization of Edge Detection using AVX Intrinsics on Multi-core Architectures

วิทยานิพนธ์ (วศ.ม. (วิศวกรรมคอมพิวเตอร์))--มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์, 2565This thesis presents the algorithm for augmenting the processing speed of Sobel and Canny edge detection. By reducing the number of arithmetic operations and data loads, the processing time is reduced. Our proposed method is purely based on software approach which does not require any accelerated hardware. In addition, the processing speed is further increased by utilizing the AVX intrinsics and OpenMP. Our proposed Sobel edge detection is on average 28.29 times faster than the Sobel function provided by the OpenCV library. When applied with the Canny edge detection, our algorithm can augment the speed of OpenCV’s Canny edge detection by 3.73 percent.วิทยานิพนธ์นี้นำเสนออัลกอริทึมสำหรับเพิ่มความเร็วในการประมวลผลของการตรวจจับขอบภาพโดยวิธี Sobel และ Canny ด้วยการลดจำนวนการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และ การโหลดข้อมูลที่จะนำไปประมวลผล เพื่อลดระยะเวลาที่ใช้ในการประมวลผลภาพลง วิธีการที่นำเสนอนั้นใช้แนวทางการปรับปรุงซอฟต์แวร์เพียงอย่างเดียว โดยไม่อาศัยการใช้ฮาร์ดแวร์เร่ง ความเร็วใด ๆ ในการประมวลผล นอกจากนี้ผู้วิจัยได้นำชุดคำสั่ง AVX และ OpenMP เข้ามาช่วยในการเพิ่มความเร็วในการประมวลผลภาพให้เร็วยิ่งขึ้น การตรวจจับขอบภาพโดยวิธี Sobel ที่นำเสนอนั้นเร็วกว่าฟังก์ชัน Sobel ในไลบรารีมาตรฐานของ OpenCV โดยเฉลี่ย 28.29 เท่า เมื่อนำวิธีที่นำเสนอไปประยุกต์ใช้กับการตรวจจับขอบภาพของวิธี Canny วิธีการในอัลกอริทึมที่นำเสนอสามารถเพิ่มความเร็วของการตรวจจับขอบภาพได้เพิ่มขึ้นร้อยละ 3.73 เมื่อเปรียบเทียบกับการใช้ฟังก์ชัน Canny ในไลบรารีมาตรฐานของ OpenC