Детальная информация

Название Параллельная реализация алгоритма повышения контрастности изображения на основе нечетких множеств // Известия высших учебных заведений. Электроника. – 2024. – Т. 29, № 6. — С. 832-844
Авторы Новиков Ю. И.; Лупин С. А.; Савченко Ю. В.; Звонарев Д. А.
Выходные сведения 2024
Коллекция Общая коллекция
Тематика Вычислительная техника; Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника; цифровая обработка изображений; контрастность изображений; повышение контрастности изображения; нечеткие множества (вычислительная техника); методы яркостных преобразований; технология CUDA; параллельные вычисления; digital image processing; image contrast; image contrast enhancement; fuzzy sets (computing); brightness conversion methods; CUDA technology; parallel computing
УДК 004.41/42
ББК 32.845
Тип документа Статья, доклад
Тип файла Другой
Язык Русский
DOI 10.24151/1561-5405-2024-29-6-832-844
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно Новинка
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\74939
Дата создания записи 25.12.2024

Разрешенные действия

Посмотреть

От качества решения проблемы яркостной предобработки изображений в задачах компьютерного зрения зависят выходные результаты многих алгоритмов. Одна из сложностей яркостной предобработки изображений - повышение контрастности. Наиболее популярным подходом к решению данной проблемы является применение гистограммных методов - эквализации. Существуют также перспективные алгоритмы, основанные на использовании нечетких множеств, которые не получили такого же распространения, как гистограммные методы, в силу высокой вычислительной сложности. Однако благодаря свойству линейности такие алгоритмы могут быть эффективно распараллелены. В работе рассмотрена параллельная реализация алгоритма повышения контрастности изображения на основе нечетких множеств. Представлена экспериментальная оценка эффективности распараллеливания процесса определения значений выходной яркости в алгоритме повышения контрастности на основе нечетких множеств. Определена зависимость коэффициента ускорения вычислений от объема входных данных (размера изображения) для параллельной реализации алгоритма и проведена оценка его асимптотической сложности (нотация "О" большое). Получена количественная характеристика эффективности восстановления контрастности предложенным методом по сравнению с равномерной линеаризацией, при этом в качестве измеряемого параметра использован индекс структурного сходства восстановленных изображений по отношению к исходным.

The output results of many algorithms in computer vision tasks depend on image brightness preprocessing problem solution quality. One of challenges in image brightness preprocessing is a contrast enhancement issue. The most popular approach to solving this problem is the use of histogram methods - equalization. There also are promising algorithms based on the use of fuzzy sets, which have not become as widespread as histogram methods by force of their high computational complexity. However, due to the linearity property such algorithms can be effectively parallelized. In this work, parallel implementation of an algorithm for image contrast enhancement based on fuzzy sets is considered. An experimental estimate of efficiency of parallelizing the output brightness values determination process in image contrast enhancement algorithm based on fuzzy sets is presented. The dependence of the calculation acceleration factor on the volume of input data (image size) for parallel implementation of the algorithm has been determined and its asymptotic complexity was estimated (Big O notation). The quantitative characteristic of contrast restoration effectiveness by the proposed method in comparison with uniform linearization is obtained, while the index of structural similarity of the restored images in relation to the original ones is used as measured parameter.

Количество обращений: 7 
За последние 30 дней: 3

Подробная статистика