Transformada de Fourier aplicada al alineamiento de imágenes multidimensionales en GPU

La alineación de imágenes es una tarea previa fundamental en numerosas aplicaciones de imágenes. La gran cantidad de información que contienen las imágenes multidimensionales puede ser utilizada para conseguir alineaciones más precisas. Además, la mayoría de los algoritmos de alineación ignoran el tiempo de cómputo. En este artículo presentamos un algoritmo de alineación de imágenes multidimensionales basado en la transformada rápida de Fourier, el análisis de componentes principales y la combinación de mapas log-polar. El algoritmo propuesto hace uso de la correlación de fase para recuperar los parámetros que permiten alinear la imagen. Asimismo, se ha realizado una implementación eficiente sobre Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs). Diferentes técnicas de optimización, como el uso de bibliotecas CUDA optimizadas y el uso eficiente de las diferentes memorias, han sido aplicadas para obtener el mejor rendimiento. Como resultado, el algoritmo es robusto y ha sido probado con diferentes imágenes consiguiendo alineaciones de hasta una escala 6.0x para todos los ángulos, y con una aceleración de la implementación paralela en GPU de hasta 165.4x respecto de la implementación secuencial en CPU.