Бинаризация изображения — преобразование исходного изображения в градациях серого в бинарное изображение, элементы которого
могут принимать только два значения. Процесс бинаризации представляет значительный интерес для различных прикладных задач анализа
изображений, поскольку позволяет некоторым образом классифицировать объекты на изображении, выделить полезную информацию. Практическое применение бинарные изображения находят в цифровой картографии, геоинформационных системах, пространственном анализе и
других задачах, связанных с распознаванием образов [5], видеонаблюдением и видеокодированием [4]. Кроме того, цвет пиксела бинарного
изображения кодируется одним битом информации, что даёт возможность эффективно сжать исходное изображение, понизив его битовую
глубину.
Известно, что многим алгоритмам обработки изображений присущ
естественный параллелизм, основанный на декомпозиции данных, позволяющий создавать параллельные реализации изначально последовательных алгоритмов. Для таких реализаций широко используются многоядерные процессоры, гетерогенные многопроцессорные системы, например, графические процессоры; распределённые системы и т.д. [10]
Учитывая большие временные затраты, необходимые для обработки
массивов изображений, требование к увеличению скорости бинаризации остается весьма актуальным.
В процессе работы был рассмотрены основные алгоритмы бинаризации изображений, для блочного алгоритма приведены оценки времени
работы и ускорения, получаемого при распараллеливании на системе
с p вычислительными модулями. Написаны параллельные реализации
данного алгоритма для многоядерного CPU и для графического процессора. На практике было получено значительное ускорение, достигающее 5.5 раз при распараллеливании на GPU.
