Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634942)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Информационные системы и технологии  / №6 2011

ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРАФИЧЕСКОГО УСКОРИТЕЛЯ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторШишков
Страниц8
ID487872
АннотацияВ статье приведено подробное описание реализации метода линейной фильтрации растровых изображений, использующей графический ускоритель для повышения эффективности вычислений. Обоснован выбор CUDA в качестве языка программирования графического ускорителя. Приводится исходный текст предлагаемой реализации с обоснованием примененных оптимизаций
УДК004.422.81
Шишков, И.И. ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРАФИЧЕСКОГО УСКОРИТЕЛЯ / И.И. Шишков // Информационные системы и технологии .— 2011 .— №6 .— С. 17-24 .— URL: https://rucont.ru/efd/487872 (дата обращения: 03.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Информационные системы и технологии УДК 004.422.81 И.И. ШИШКОВ ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРАФИЧЕСКОГО УСКОРИТЕЛЯ В статье приведено подробное описание реализации метода линейной фильтрации растровых изображений, использующей графический ускоритель для повышения эффективности вычислений. <...> Обоснован выбор CUDA в качестве языка программирования графического ускорителя. <...> Приводится исходный текст предлагаемой реализации с обоснованием примененных оптимизаций. <...> ВВЕДЕНИЕ Актуальность задачи обработки растровых изображений обусловлена появлением и развитием в различных предметных областях устройств, формирующих цифровые изображения. <...> Например, компьютерные томографы позволяют создавать изображения поперечного среза исследуемого объекта, искусственные спутники Земли делают снимки земной поверхности, формируя большие объёмы фотографий, облегчающие создание карт. <...> Более того, в большинстве областей применения цифровых изображений часто приходится работать не только с отдельными изображениями, но и с их множествами. <...> В результате снижается эффективность существующих средств обработки цифровых изображений. <...> Данный подход предпочтительнее, так как он повышает эффективность использования имеющихся вычислительных ресурсов. <...> Это позволяет рассматривать его как наиболее подходящее средство создания эффективных реализаций методов обработки цифровых изображений. <...> Не существует общепринятой точки зрения, где заканчивается обработка изображений и начинаются другие смежные области, например, анализ изображений и машинное зрение. <...> Во всем диапазоне от обработки изображений до машинного зрения нет четких границ, тем не менее, можно различать в нём методы низкого, среднего и высокого уровня. <...> Для низкоуровневых методов характерен тот факт, что на входе и на выходе присутствуют изображения. <...> Обработка изображений на среднем уровне охватывает такие задачи, как сегментация <...>