1.
Latar Belakang
Di era modern pada bidang multimedia
yang sarat akan teknologi, khususnya mengenai image processing atau
teknik pengolahan citra yang merupakan teknik yang penting bagi kehidupan
masyarakat. Teknik pengolahan citra digunakan untuk memanipulasi data gambar
sesuai yang diinginkan dalam suatu kebutuhan informasi. Teknik tersebut dapat
dilakukan menggunakan komputasi paralel yang menjadi suatu terobosan baru untuk
melakukan proses komputasi dan telah berkembang mengikuti perkembangan teknologi
komputer di seluruh dunia. Graphics Processing Unit (GPU) menjadi salah
satu komputasi paralel yang memanfaatkan kartu grafis. Hal ini bertujuan agar
kinerja komputer jauh lebih cepat dibandingkan proses yang sepenuhnya hanya
dilakukan oleh Central Processing Unit (CPU). Ketertarikanpun timbul
ketika mengetahui bahwa di dalam video graphic card (VGA) terdapat
ratusan core dari GPU yang digunakan untuk mengolah gambar grafis untuk
keperluan multimedia (pemutaran video dan game). Ratusan core tersebut
dapat digunakan secara paralel untuk mengolah gambar. Compute Unified Device
Architecture (CUDA) menjadi salah satu arsitektur bagi pengguna (user)
untuk melakukan image processing yang memanfaatkan GPU secara terbuka. Image
processing mampu diolah secara paralelmenggunakan GPU yang pada awalnya
masing-masing pixel pada citra(image) diolah secara sekuensial
yakni berurutan satu persatu dapat diolah secara parallel sekaligus untuk
beberapa pixel dalam satu kali proses dengan membagi proses tersebut ke
dalam core-core pada GPU. Selain image processing, video
processing juga menjadi salah satu grafik yang dapat dijalankan secara
parallel. Processor pada CPU telah makin berkembang dengan meningkatkan
kinerja secara optimal. Sehingga perlu dibandingkan antara komputasi paralel
GPU dengan CUDA dengan komputasi CPU dengan melakukan video processing baik
mengunakan file video ataupun memanfaatkan webcam untuk menjalankan
video secara realtime. Kinerja dari komputasi paralel menggunakan
GPU dapat menjadi pertimbangan bagi pengguna untuk melakukan image
processing maupun video processing tersebut dengan membandingkan
terhadap komputasi CPU. Teknik komputasi dapat mempengaruhi kecepatan proses
terhadap suatu pengolahan [Analisis
Perbandingan Komputasi GPU dengan CUDA dan Komputasi CPU untuk Image dan Video Processing].
Saat
ini teknologi semakin berkembang. Banyak perangkat elektronik seperti smartphone,
dan perangkat lainnya yang memanfaatkan citra untuk keperluan grafisnya. Citra
yang digunakan adalah citra digital, dan citra digital membutuhkan pengolahan
citra. Pengolahan citra merupakan prosedur dalam mengkonversi citra kedalam
bentuk digital dan memuat beberapa operasi didalamnya, dengan tujuan untuk
meningkatkan kualitas citra dan mengambil beberapa informasi yang berguna dari
pengolahan tersebut. Salah satu dari operasi pengolahan citra adalah Inpainting.
Sejarah Inpainting berawal dari dunia seni. Untuk berabad-abad lamanya
orang-orang tertarik untuk memperbaiki bagian yang hilang dari lukisan, dan
berusaha untuk membuat lukisan tersebut menjadi pulih. Istilah inpainting dipinjam
dari kesenian melukis, dimana para seniman bekerja dalam merestorasi lukisan
yang kabur dan rusak. Fokus utama dalam inpainting adalah untuk
memperbaiki bagian lukisan yang rusak dengan berbagai cara untuk melengkapi
atau mengisi bagian yang hilang, dan salah satu cara yang mungkin untuk mengisi
bagian yang hilang tersebut adalah dengan mengisi warna sesuai dengan warna
yang terdekat dengan bagian yang hilang.
Pada tahun 2000 salah seorang
peneliti yang bernama Bertalmio yang tertarik dengan inpainting mencoba
menuangkan ide tersebut kedalam dunia digital. Dalam idenya disinggung
bagaimana melakukan digital inpainting dengan cara pengolahan citra,
yaitu agar proses dapat berjalan secara otomatis dan mengurangi interaksi oleh
pengguna yang hendak melakukan inpainting. Akhirnya interaksi yang
dilakukan oleh pengguna adalah hanya menyeleksi bagian citra yang hendak
direstorasi. Bertalmio adalah salah satu dari sekian peneliti yang mempelopori digital
inpainting.
Digital inpainting sendiri
artinya adalah proses inpainting yang dilakukan secara digital pada
citra digital. Ide dasar algoritma inpainting yang dikemukakan
adalah menghaluskan informasi yang tersebar pada ruang lingkup area pada arah isophote.
Hal yang diperlukan hanyalah menentukan daerah yang akan diinpaint,
sisanya akan secara otomatis diselesaikan dengan algoritma. Image inpainting
telah banyak dikembangkan dengan menggunakan metode yang berbeda-beda,
beberapa peneliti yang mencoba mengembangkan adalah Oliveira et al (2001), Cant
(2003), Criminisi et al (2004), Telea (2004), dan Grossauer & Scherzer
(2005). Setiap metode yang dikembangkan membutuhkan waktu eksekusi yang cukup
lama untuk memproses komputasinya, oleh karena itu dibutuhkan sebuah metode
baru untuk mempercepat proses eksekusi. Salah satu metode yang dapat dipakai
untuk mempercepat waktu eksekusi adalah dengan melakukan komputasi secara
paralel. Dasar komputasi paralel adalah membagi pekerjaan ke banyak unit
pemroses, sehingga mempercepat pemrosesan pekerjaan tersebut. Unit pemroses
yang digunakan adalah GPU. Komputasi paralel diimplementasikan dengan CUDA.
CUDA merupakan API(application programming interface) dari NVIDIA yang
dapat menjalankan GPU (Tse, 2012).
Dalam
penelitian ini, selain menggunakan komputasi paralel dalam proses inpainting,
algoritma Heat yang digunakan untuk proses inpainting akan dimodifikasi
dengan menambahkan algoritma Perona-Malik. Pada kasus ini, Perona-Malik
berperan dalam proses deteksi tepi sebagai bagian dari proses inpainting,
karena algoritma Perona-Malik mampu mempertahankan tepi pada citra yang
tajam tanpa membuatnya blur [Komputasi Paralel Berbasis Gpu Cuda Untuk Pengembangan
Image Inpainting Dengan Metode Perona-Malik].
2.
Metode
Pada jurnal Analisis
Perbandingan Komputasi GPU dengan CUDA dan Komputasi CPU untuk Image dan Video Processing:
Menggunakan metode sobel filter. Masing-masing
memiliki fungsi dan algoritme yang berbeda,terutama pada deteksi tepi yang
menggunakan algoritme yang lebih panjang. Fungsi dari masing-masing algoritme
tersebut berlaku untuk pengujian baik image processing maupun videoprocessing.
Pengujian hanya dibedakan bahannya yakni gambar dengan video. Operasi deteksi
tepi merupakan suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra.
Metode yangdigunakan untuk deteksi tepi bermacam-macam. Salah satu metode yang
digunakan untuk penelitian ini adalah metodesobel. Perbedaan antara
metode sobel dengan metode deteksi tepi yang lain terdapat pada rumusnya
sehingga hasil deteksi tepi tiap metode berbeda-beda.
Pada jurnal Komputasi
Paralel Berbasis Gpu Cuda Untuk Pengembangan Image Inpainting Dengan Metode Perona-Malik:
Menggunakan
metode Perona-Malik. Metode ini adalah salah satu persamaan yang cocok digunakan
untuk proses filtering. Setiap piksel tetangga dalam persamaan diffuse
anisotropik digunakan untuk meningkatkan kehalusan pada citra digital. untuk metode Perona-Malik masing-masing metode
memiliki rumus yang berbeda dan tentunya nilai yang berbeda pula. Rumus
Perona-Malik didapatkan berdasarkan hasil persamaan difusi Perona-Malik atas
nilai cx = cx = fungsi I(x,y) , lalu ditemukanlah hasil
diskretisasi menjadi Perona-Malik 1 dan Perona-Malik 2.
3.
Analisa
Perbandingan
|
NAMA JURNAL
|
DESKRIPSI
JURNAL
|
|
Analisis Perbandingan Komputasi GPU dengan CUDA
dan Komputasi CPU untuk Image dan
Video Processing
|
1. pada jurnal ini menggunakan metode
sobel filter yang digunakan berupa analisis pada eksperimen langsung untuk
mendapatkan hasilnya.
2. Kemudian, data hasil eksperimen
pada penelitian ini dipaparkan secara jelas dalam bentuk tabel disertai
dengan penjelasan penulis mengenai tabel data hasil eksperimen perbandingan
ini.
3. mempengaruhi kecepatan proses
terhadap suatu pengolahan
4. Teknologi CUDA untuk komputasi
paralel menggunakan GPU menunjukkan keunggulan terhadap komputasi sekuensial
menggunakan CPU. Akan tetapi, OpenCV pada CPU sedikit lebih unggul dari CUDA
dalam hal video processing.
|
|
Komputasi Paralel
Berbasis Gpu Cuda Untuk Pengembangan Image
Inpainting Dengan Metode Perona-Malik
|
1.
Aplikasi untuk inpainting citra digital dengan metode Perona-Malik yang
berjalan pada CPU dan GPU dengan CUDA telah berhasil dikembangkan.
2.
Penerapan metode Perona-Malik pada inpainting menghasilkan
kualitas hasil proses citra yang sebanding dengan metode Heat dan
membuat waktu komputasi menjadi lebih lama.
3.
Percepatan maksimal terjadi pada citra dengan resolusi paling besar. Semakin
besar resolusi citra maka semakin tinggi percepatannya.
|
4.
Tanggapan
Menurut
saya pada jurnal Analisis Perbandingan
Komputasi GPU dengan CUDA dan Komputasi CPU untuk Image dan Video
Processing masih belum
dilakukan pengujian dengan algoritma yang lebih kompleks,selain itu data yang
dihasilkan belum melalui proses pengujian secara nyata untuk proses rendering
maupun video. Sedangkan pada jurnal Komputasi Paralel Berbasis Gpu Cuda Untuk
Pengembangan Image Inpainting Dengan
Metode Perona-Malik Program
dapat dioptimalkan dengan mengubah penggunaan global memory menjadi texture
memory atau shared memory.Program dapat dikembangkan dengan
menambahkan GUI, agar pengoperasian menjadi lebih mudah.
5.
Referensi
Tidak ada komentar:
Posting Komentar