The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

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Acceleration Method for Integral Imaging Generation of Volume Data based on CUDA

CUDA를 기반한 볼륨데이터의 집적영상 생성을 위한 고속화 기법

  • 박찬 (충북대학교 정보산업공학과) ;
  • 정지성 (충북대학교 정보산업공학과) ;
  • 박재형 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 권기철 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 김남 (충북대학교 정보통신공학부) ;
  • 류관희 (충북대학교 정보산업공학과)
  • Received : 2010.12.06
  • Accepted : 2011.01.14
  • Published : 2011.03.28
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Abstract

Recently, with the advent of stereoscopic 3D TV, the activation of 3D stereoscopic content is expected. Research on 3D auto stereoscopic display has been carried out to relieve discomfort of 3D stereoscopic display. In this research, it is necessary to generate the elemental image from a lens array. As the number of lens in a lens array is increased, it takes a lot of time to generate the elemental image, and it will take more time for a large volume data. In order to improve the problem, in this paper, we propose a method to generate the elemental image by using OpenCL based on CUDA. We perform our proposed method on PC environment with one of Tesla C1060, Geforce 9800GT and Quadro FX 3800 graphics cards. Experimental results show that the proposed method can obtain almost 20 times better performance than recent research result[11].

최근 들어, 안경식 3D TV 등장으로 3D 입체 콘텐츠의 활성화가 기대된다. 안경식의 불편함을 해소하기 위해 무안경식 3차원 입체 영상 디스플레이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서 렌즈 어레이(lens array)로부터 만들어지는 기초영상(elemental images)을 생성하는 것이 필수적이다. 그러나 렌즈 어레이를 구성하는 렌즈의 개수가 증가함에 따라 기초영상을 생성하는데 많은 시간이 소요되고 있으며, 고용량의 볼륨데이터에 대해서는 더 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 좀 더 효율적으로 개선하기 위해 CUDA 기반의 OpenCL를 사용하여 집적영상을 생성하는 기법을 제시한다. 제안된 방법을 세 종류인 Tesla C1060, Geforce 9800GT와 Quadro FX 3800 그래픽 카드를 갖는 PC 환경에서 실험하였으며, 실험 결과 최근 연구 결과[11] 보다 약 20배 정도 성능 개선이 있었다.

Keywords

References

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