Implementación paralela del algoritmo HSI-MSER para el registro de imágenes hiperespectrales

Abstract

El registro de imágenes es una tarea destinada a alinear imágenes como un paso anterior a otros tipos de procesado como son la detección de cambios o el seguimiento de objetos. En el caso de imágenes de teledetección hiperespectrales tenemos una gran cantidad de información tanto espacial como espectral para cada imagen. Esto ha propiciado la aparición de métodos de registro específicos para este tipo de imágenes que no solo usan las bandas RGB, como sucede en los algoritmos más clásicos, sino que además aprovechan la información espectral contenida en todas las bandas, que pueden llegar a ser del orden de un centenar. No obstante, para algunos de estos algoritmos, especialmente los basados en detección de características como líneas, puntos o regiones, el tiempo de ejecución sigue siendo una barrera para su uso en aplicaciones que requieren un procesado especialmente rápido. Uno de estos algoritmos es Hyperspectral Image-Maximally Stable Extremal Regions (HSI-MSER), que trata de encontrar regiones comunes en las imágenes explotando la información disponible en las bandas espectrales para conseguir un mejor registro. En este artículo se presenta una versión paralela del algoritmo HSI-MSER sobre una arquitectura heterogénea de bajo coste. Ha sido diseñada para explotar eficientemente las arquitecturas de la CPU y GPU usando OpenMP y CUDA, respectivamente. Como resultado, para imágenes hiperespectrales de teledetección disponibles en la bibliografía estado del arte se consiguen aceleraciones de hasta 7 veces respecto a la versión secuencial de HSI-MSER