GPU를 이용한 Gabor Texture 특징점 기반의 금속 패드 변색 분류 알고리즘

최학남; 박은수; 김준철; 김학일

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최학남 (인하대학교) 박은수 (인하대학교) 김준철 (인하대학교) 김학일 (인하대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제15권 제8호

발행연도: 2009.8

수록면: 778 - 785 (8page)

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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. Tn order to evaluate the performance of the Gabor texture feature extraction algorithm based on GPU, a sequential processing and parallel processing using Open MP in GPU 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.

#discolor #texture #GPU #P2C transform #pattern map

참고문헌 (8)

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1. [학술지(정기간행물)] - X. Y. Zeng / 2003 / Texture representation based on pattern map / Signal Processing 84 : 589 ~ 599

2. [학술지(정기간행물)] - J. Melendez / 2007 / Efficient distance-based per-pixel texture classification with Gabor wavelet filters / Pattern Anal Applic 11 : 365 ~ 372

3. [학술지(정기간행물)] - H. Zhou / 2008 / A novel extended local-binary-pattern operator for texture analysis / information Sciences 178 : 4314 ~ 5325

4. [학술지(정기간행물)] - S. E. Grigorescu / 2002 / Comparison of texture features based on Gabor filters / IEEE Transactions on Image Processing 11 (10)

5. [학술지(정기간행물)] - C. E. Honeycutt / 2008 / Image analysis techniques and gray-level co-occurrence matrices for calculating bioturbation indices and characterizing biogenic sedimentary structures / Computer and Geosciences 34 : 1461 ~ 1472

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