Traitement d'images sur GPU
Ce travail de bachelor avait pour objectif le développement d’une bibliothèque modulaire de traitement d’image optimisée pour GPU via CUDA.
L’objectif était d’accélérer l’étape de définition d’un référentiel dans un système de vision.
La solution a implémenté des modules tels que les opérations morphologiques, la binarisation, la convolution et les transformées de Hough pour la détection de formes.
Les performances ont été comparées à une solution logicielle déjà en usage.
Le résultat est en moyenne 1,45× plus rapide sur cette tâche clé, tout en maintenant une précision satisfaisante. Le code est conçu pour être extensible et répond aux exigences.
Poster du travail de bachelor de Sébastien Mendes
