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논문 상세정보

GPU를 이용한 Gabor Texture 특징점 기반의 금속 패드 변색 분류 알고리즘

Discolored Metal Pad Image Classification Based on Gabor Texture Features Using GPU

Abstract

This paper presents a Gabor texture feature extraction method for classification of discolored Metal pad images using GPU(Graphics Processing Unit). The proposed algorithm extracts the texture information using Gabor filters and constructs a pattern map using the extracted information. Finally, the golden pad images are classified by utilizing the feature vectors which are extracted from the constructed pattern map. In order to evaluate the performance of the Gabor texture feature extraction algorithm based on GPU, a sequential processing and parallel processing using OpenMP in CPU of this algorithm were adopted. Also, the proposed algorithm was implemented by using Global memory and Shared memory in GPU. The experimental results were demonstrated that the method using Shared memory in GPU provides the best performance. For evaluating the effectiveness of extracted Gabor texture features, an experimental validation has been conducted on a database of 20 Metal pad images and the experiment has shown no mis-classification.

참고문헌 (8)

  1. X. Y. Zeng, Y. W. Chen, Z. Nakao, and H. Lu, "Texture representation based on pattern map," Signal Processing, vol. 84, pp. 589-599, 2003 
  2. J. Melendez, M A. Garcia, and D. Puig, "Efficient distance-based per-pixel texture classification with Gabor wavelet filters," Pattern Anal Applic, 11 pp. 365-372, 2007 
  3. H. Zhou, R S. Wang, and C. Wang, "A novel extended local-binary-pattern operator for texture analysis," information Sciences 178 pp. 4314-5325, 2008 
  4. S. E. Grigorescu, N. Petkov, and P. Kruizinga, "Comparison of texture features based on Gabor filters," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 11, no. 10, Oct. 2002. 
  5. C. E. Honeycutt and R Plotnick, "Image analysis techniques and gray-level co-occurrence matrices for calculating bioturbation indices and characterizing biogenic sedimentary structures," Computer and Geosciences 34 pp. 1461-1472, 2008 
  6. H. Lu, Y. Huang, Y. Chen, and D. yang, "Automatic gender recognition based on pixel-pattern-based texture featre," Journal of Real-time Image Processing 3, pp. 109-116, 2008 
  7. NVIDIA_CUDA_Programming_Guide_2.0, 2008 
  8. H. F. Ng, "Automatic thresholding for defect detection," paterm recognition letters 27 pp. 1644-1649, 2006 

이 논문을 인용한 문헌 (2)

  1. Park, Eun-Su ; Choe, Hak-Nam ; Kim, Jun-Cheol ; Jeong, Eum-Han ; Kim, Hak-Il 2009. "" 제어·로봇·시스템학회지 = iCROS, 15(3): 31~39 
  2. Cui, Xue Nan ; Kim, Hak-Il 2010. "Metal pad Discolored Image Classification Algorithm using Geometric Texture Information" 제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, 16(5): 469~475 

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