Cyfrowa Korelacja Obrazu - Uniwersalne narzędzia a rozwiązania użytkownika

The development of optoelectronics and increasing the processing speed of processors encourage the use of different measurement methods with the use of data obtained from the digital cameras. The article presents the test results of the time consumption of the normalised 2D-correlation function. The correlation is one of most commonly used functions in image processing. It searches for a correlation between the two images and requires quite a lot of calculation operations. The speed of this function was examined in a variety of tools, such as MatLab, MatLab with tools Parallel Computing, library OpenCV and OpenCV wer.2.2 with the CUDA platform extension. During tests, the speeds of image processing were determined, especially for images acquired with high-resolution cameras. Conclusions presented concern with application possibilities of correlation methods, including multithreaded processing.Rozwój optoelektroniki i rosnąca szybkość przetwarzania procesorów zachęca do stosowania różnorodnych metod pomiarowych wykorzystujących dane pozyskane z kamer cyfrowych. W artykule zaprezentowano wyniki badań szybkości działania funkcji korelacji wykorzystywanych przy obróbce obrazów. Jedną z najczęściej wykorzystywanych funkcji w przetwarzaniu obrazów jest funkcja korelacji. Polega ona na poszukiwaniu współzależności pomiędzy dwoma obrazami i wymaga stosunkowo dużego nakładu obliczeniowego. Szybkość działania funkcji sprawdzono podczas wykorzystania różnych narzędziach takich, jak MatLab, MatLab z biblioteką Parallel Computing, biblioteka OpenCV oraz OpenCV wer.2.2 z możliwością wykorzystania technologii CUDA. W trakcie testów wyznaczono uzyskiwane prędkości przetwarzania obrazów, zwłaszcza w przypadku obrazów rejestrowanych za pomocą kamer wysokiej rozdzielczości. Przedstawiono wnioski dotyczące możliwości zastosowania funkcji korelacji, w tym z wykorzystaniem mechanizmu wielowątkowości