Implementación del detector de esquinas de Harris en la plataforma Jetson TK1

摘要

Las esquinas son puntos invariantes, estructurales y con alto contenido de información en una imagen. Estas son usadas en aplicaciones importantes de Procesamiento de imágenes o video entre las cuales destacan Navegación de UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) [1] o Detección de objetos [2] que son importantes en distintas áreas y tienen requerimientos de tiempo real. Entre las soluciones para detección de esquinas propuestas destaca el detector de esquinas de Harris [3], el cual demuestra ser robusto y eficiente.El uso de plataformas que permiten realizar procesamiento paralelo permiten implementar métodos de alto costo computacional con un bajo tiempo de procesamiento. Entre ellas destacan los GPU (Graphic Processor Unit) que generalmente tienen un alto consumo energético, lo cual es inconveniente en aplicaciones dirigidas a dispositivos móviles como celulares, robots, drones, entre otros. Por ello, plataformas basadas en mobile CPU que tienen bajo consumo energético son opciones a tomar en cuenta. En la presente tesis se propone el diseño e implementación del Detector de esquinas de Harris en la plataforma Jetson TK1 de Nvidia [4] la cual se distingue por su bajo consumo energético y alto rendimiento. El método será implementado en MATLAB, ANSI-C y CUDA. Los resultados muestran que la implementación en CUDA presentada es hasta 32.08 veces aproximadamente más rápida que la implementación en ANSI-C y permite procesar imágenes de resolución full HD (1920 x 1080) en tiempo real. Además, es comparable a implementaciones en software en plataformas con mayores recursos e implementaciones en hardware usando FPGAs (Field Programmable Gate Array). La estructura del presente documento es la siguiente: En el primer capítulo se presenta el estado del arte sobre detección de esquinas y el Detector de esquinas de Harris. En el segundo capítulo se presenta la plataforma Jetson TK1. El diseño del algoritmo paralelo se detalla en el tercer capítulo. Por último, se presenta la implementación y sus resultados en el cuarto capítulo, seguido de las conclusiones y recomendaciones.