GPU-Turbo für CVB

In Applikationen z.B. aus dem Bereich der Medizintechnik ist es oft notwendig, unerwünschte Artefakte aus einer Bildserie zu entfernen. So können z.B. in Systemen, die in der Sicherheitstechnik eingesetzt werden, langsam bewegte Objekte wie Wolken oder Schatten aus den aufgenommenen Bildserien ausgefiltert werden, um die schneller bewegten Objekte wie Fußgänger oder Autos hervorzuheben.

Um diese Aufgabe zu lösen hat sich eine Methode etabliert, die als zeitliches Medianfilter bekannt ist. Dabei wird jeweils eine durchgehende Bildsequenz vom Bildverarbeitungs-System aufgenommen. Aus einer Auswahl von Bildern wird danach der Median ermittelt.

"Dieser Medianwert ergibt dann ein Bild, das alle Objekte enthält, die sich nur sehr langsam bewegt haben", erklärt Volker Gimple, Gruppenleiter Bildverarbeitung bei STEMMER IMAGING.

Nachdem diese Medianfilterung abgeschlossen ist, wird jedes eingehende Bild von dem Median-Bild abgezogen. Auf diese Weise entsteht ein Bild, das die schnell bewegten Objekte von den langsamen separiert. Dieser Prozess wird dynamisch durchgeführt, wodurch der sich langsam bewegende Hintergrund regelmäßig aktualisiert wird und die kontinuierliche stabile Detektion schnell bewegter Objekte möglich wird.

Wie viele Bilder zur Medianfilterung heran gezogen werden entscheidet dabei über die Größe des Zeitfensters und damit über die konkrete Bedeutung der Begriffe 'schnell' und 'langsam'. Denn: Taucht ein "relativ langsames" Objekt in mehreren Bildern auf, die für die Medianfilterung herangezogen werden, so wird es nicht mehr als Vordergrund erkannt. Das Zeitfenster muss daher einstellbar sein.

Derartige Methoden zur Bildfilterung sind bereits seit vielen Jahren bekannt. Neu ist jedoch, dass solche Algorithmen auf herkömmlichen Computern laufen, die mit einer geeigneten Grafikkarte z.B. aus der GeForce-Serie von Nvidia ausgestattet sind. Diese Karten verfügen über mehrere Prozessoren, auf die dynamisch zugegriffen werden kann. Sie eignen sich ideal dazu, eine Verarbeitungs-Pipeline z.B. für zeitliche Medianfilterung zu realisieren. Nach der englischen Bezeichnung der Grafikkarten (Graphical Processing Unit, kurz GPU) wird diese Art der Bildverarbeitung auch GPU-Processing genannt.

Bereits im Jahr 2007 hatte STEMMER IMAGING ein PC-System mit einer Nvidia 8800 Grafikkarte gezeigt, das in Verbindung mit einer Gigabit-Ethernet-CCIR-Kamera in der Lage war, Bilder mit einer Geschwindigkeit von 30 Bildern/s aufzunehmen und darüber einen Sobel-Filter zu realisieren.

Jetzt haben die Puchheimer Bildverarbeitungs-Spezialisten die Median-Filtermethode in seine Software-Bibliothek Common Vision Blox integriert. Auf Basis der DirectX API und der High Level Shader Language von Microsoft kann dieser Algorithmus somit jetzt GPU-basiert realisiert werden. In einer kürzlich gezeigten Demonstration dieser Technologie zeigte das Unternehmen, wie diese Aufgabe mit einer GigE-Kamera vom Typ JAI TM-1327 mit 1,4 MegaPixel, die mit einem entsprechend ausgestatteten PC verbunden war, gelöst werden kann.

"Die Bilder werden mit einer Bildrate von 30 Bildern/s in den Hauptspeicher übertragen und unmittelbar im Anschluss daran über den PCI Express-Bus an die Grafikkarte gesendet", beschreibt Gimple die Architektur. "Vor der Filterung wird eine Bayer-Konvertierung auf den Bildern durchgeführt, um RGB-Bilddaten zu erhalten. Die Zahl der Frames für das Zeitfenster kann ausgewählt werden bevor die Bilder den Weg durch die Grafik-Pipeline nehmen.

Über die ausgewählten Bilder wird mit jedem neuen Frame ein Median-Filter ausgeführt und der jeweils aktuelle Frame vom Ergebnis abgezogen. Das Ergebnis wird dann vom Grafik-Prozessor angezeigt. "Weil der Prozessor eine so große Anzahl an parallelen Verarbeitungselementen enthält ist es möglich, die Zahl der Filter-Frames exakt auf die Anforderungen der Applikation anzupassen", verweist Gimple auf eine der Stärken des GPU-Systems. "Auf diese Weise kann das benötigte Differenz-Bild nach Bedarf variiert werden."