Implementação Paralela em CUDA para Reconstrução Regularizada de Imagens Acústicas

• Processo: 10/17312-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2010
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2011
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Vitor Heloiz Nascimento
• Beneficiário: Daniel Cavallari Gonçalves
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de sinais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Arquitetura CUDA | arranjos de microfones | Compressive sensing | Imagens acústicas | Implementação paralela | Processamento de Sinais

Resumo

Imagens acústicas são imagens que seriam enxergadas por um indivíduo se seus olhos fossem sensíveis à potência e direção de chegada de ondas sonoras. Mais rigorosamente, uma imagem acústica é um mapa bidimensional de uma distribuição espacial de fontes. Cada coordenada deste mapa está associada a uma coordenada espacial, e os valores do mapa representam as potências irradiadas por unidade de área pela distribuição modelada.Imagens acústicas se tornaram uma ferramenta fundamental em diversos ramos da indústria. Por exemplo, imagens são criadas sobre modelos em túneis de vento para projetar carros, trens e aviões aerodinamicamente mais eficientes e mais silenciosos. Imagens da pressão sonora na saída de turbinas podem ser usadas para aumentar sua eficiência e confiabilidade, e também para diagnosticar falhas e desgaste de forma não invasiva. Imagens acústicas podem ser usadas para quantitativamente modelar reflexões em auditórios e salas de concerto, com a finalidade de ajustar suas características acústicas.Para estimar distribuições de fontes são usados arranjos espaciais (arrays) de microfones. A forma clássica de reconstruir uma imagem acústica consiste de aplicar uma transformada de Fourier bidimensional à correlação espacial de um campo de ondas, que pode ser amostrada com um array. Este método é computacionalmente eficiente, mas não produz reconstruções de boa qualidade. Há propostas para reconstruir imagens acústicas utilizando técnicas de mínimos quadrados regularizados, que produzem resultados muito superiores, mas com custo computacional muito mais elevado.Neste trabalho de iniciação científica, propomos implementar algoritmos de processamento paralelo utilizando a arquitetura CUDA para reconstrução de imagens acústicas com mínimos quadrados regularizados. Assim, pretendemos obter reconstruções de excelente qualidade, e com tempo de processamento comparável ao de métodos de Fourier.