Тема: Параллельные алгоритмы бинаризации изображений
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1. Цель работы 5
2. Существующие решения 6
2.1. Пороговые методы 6
2.2. Методы, основанные на равенстве яркостей 7
3. Блочный алгоритм бинаризации 9
4. О распараллеливании блочного алгоритма 10
5. Параллельная реализация блочного алгоритма на CPU 12
5.1. Используемые технологии 12
5.2. Результаты распараллеливания для разного числа потоков 13
6. Параллельная реализация блочного алгоритма на GPU 14
6.1. Параллельные вычисления на GPU 14
6.2. Реализация блочного алгоритма 15
6.3. Эффективность распараллеливания 16
7. Примеры работы блочного алгоритма 17
Заключение 18
Список литературы 19
📖 Введение
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.
✅ Заключение
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.