Desarrollo de sistemas de tiempo real mediante el uso de aceleradores gráficos y específicos aplicados a la óptica visual humana

Resumen

Esta Tesis viene motivada por la necesidad de procesar grandes cantidades de datos en un corto espacio de tiempo. El tipo de datos sobre los que se ha trabajado presenta, en la mayoría de los casos, una estructura uniforme y un procesamiento repetitivo, aunque no siempre es así. Por ello, la paralelización del procesamiento se ha realizado principalmente mediante procesadores gráficos (GPUs) que obtienen un muy buen rendimiento ante este tipo de algoritmos y, en algunos casos, con aceleradores específicos implementados en una FPGA. El trabajo realizado se ha centrado en la paralelización de algoritmos utilizados en diferentes aplicaciones de la óptica. Esta Tesis se divide en seis capítulos: introducción, seguimiento pupilar de alto rendimiento, gafas de corrección automática y en tiempo real de la presbicia, procesado de imágenes de Hartmann-Shack en tiempo real, paralelización del procesado de imágenes de OCT, y conclusiones y vías futuras. En cuanto al seguimiento pupilar se han implementado y paralelizado varios algoritmos con el fin de obtener una versión de alto rendimiento. Además, se ha caracterizado un conjunto de imágenes de pupilas con el que se ha llevado a cabo un análisis de la precisión y rendimiento de los diferentes algoritmos implementados. En la implementación GPGPU se han llevado a cabo numerosas optimizaciones para mejorar el rendimiento, consiguiéndose velocidades de procesamiento superiores a 1000 imágenes por segundo en algunas configuraciones. Partiendo de los avances conseguidos en el capítulo sobre seguimiento pupilar se han desarrollado las gafas de corrección automática y en tiempo real de la presbicia. Este dispositivo es completamente autónomo, siendo controlado únicamente a través de un teléfono móvil inteligente. Dicho teléfono es el encargado de procesar las imágenes de los ojos y, a partir de los datos obtenidos, calcular la corrección que se debe aplicar en las lentes optoelectrónicas. Todo el dispositivo se alimenta de la batería del teléfono móvil y de una pequeña batería externa utilizada para la iluminación infrarroja. Además, se ha llevado a cabo un experimento con 8 sujetos présbitas que han mejorado su agudeza visual en 0.3 de media en escala decimal sobre un test situado a 35cm de distancia. Por otra parte, se ha realizado una implementación en OpenCL optimizada para FPGAs con el propósito de explorar la idoneidad de estas plataformas para controlar este dispositivo. De forma que se ha medido tanto su consumo como su rendimiento, y se ha comparado con el obtenido por el teléfono inteligente. En el capítulo relativo a las imágenes de Hartmann-Shack se han paralelizado y optimizado tres algoritmos de procesado de éstas para su ejecución en procesadores gráficos. Además, se ha desarrollado, paralelizado y optimizado un novedoso algoritmo de seguimiento pupilar en imágenes de Hartmann-Shack. Asimismo, se ha caracterizado tanto su precisión como su rendimiento, mediante el uso de imágenes generadas mediante simulaciones. Se han obtenido resultados significativos tanto en precisión como en rendimiento. Si bien se han comparado una gran variedad de configuraciones y resoluciones, con algunas de las imágenes utilizadas se consiguen aceleraciones superiores a 100x entre la versión secuencial y la versión paralela GPGPU. Por último, se ha paralelizado y optimizado el procesado de imágenes obtenidas mediante un sistema OCT (Tomografía de Coherencia Óptica). Los sistemas OCT generan grandes cantidades de datos en cada medida, pudiendo alcanzar fácilmente los 2GB según el sistema de adquisición utilizado. Estos datos requieren un procesamiento muy intensivo en cómputo para obtener las imágenes finales. Es por ello que la paralelización de este procesamiento mediante el uso de procesadores gráficos ha arrojado resultados con aceleraciones que alcanzan hasta 8x.