Preview

Информатика

Расширенный поиск

Алгоритм быстрого вычисления локальных гистограмм изображения на видеокарте

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается алгоритм параллельного вычисления гистограмм различных типов, в том числе яркости и ориентированного градиента, предназначенный для выполнения на видеокартах, которые поддерживают массивные параллельные вычисления. В настоящее время локальные гистограммы используются для решения задач обработки и распознавания изображений, однако их применение ограничено из-за большого времени вычисления для всех пикселов изображения. Одна из основных трудностей, возникающих при вычислении этих векторных признаков, – большое число конфликтов одновременного доступа к ячейкам видеопамяти, в которые записываются одинаковые значения характеристики. В предложенном алгоритме существенно уменьшено число конфликтов одновременного доступа, что позволило значительно уменьшить время его выполнения. Так, например, девятимерные векторы локальных гистограмм ориентированного градиента для всех 256×256 окон изображения размера HD вычисляются на видеокарте GPU NVIDIA GeForce GTX 1060 за 1,9 мс, в то время как на процессоре Intel Core i7-6700 c частотой 3,4 ГГц – за 151 мс.

Об авторах

Ф. С. Троцкий
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск
Беларусь
младший научный сотрудник


Б. А. Залесский
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск
Беларусь
доктор физикоматематических наук, заведующий лабораторией обработки и распознавания изображений


Список литературы

1. Gonzalez, R. Цифровая обработка изображений / R. Gonsalez, R. Woods. – М. : Техносфера, 2005. – 1070 c.

2. Dalal, N. Histograms of oriented gradients for human detection / N. Dalal, B. Triggs // Proc. of the IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’2005). – San Diego, 2005. – Vol. 1. – P. 886–893.

3. Rotation invariant histogram of oriented gradients / M. Cheon [et al.] // Intern. J. of Fuzzy Logic and Intelligent Systems. – 2011. – Vol. 11, no. 4. – P. 293–298.

4. Marimon, D. Orientation histogram-based matching for region tracking / D. Marimon, T. Ebrahimi // Eighth Intern. Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services (WIAMIS’07). – Santorini, Greece, 2007. – P. 8.

5. Ragb, H. Histogram of oriented phase and gradient (HOPG) descriptor for improved pedestrian detection / H. Ragb, V. Asari // IS&T Intern. Conf. on Electronic Imaging: Video Surveillance and Transportation Imaging Applications. – San Francisco, 2016.

6. Ragb, H. Histogram of oriented phase (HOP): a new descriptor based on phase congruency / H. Ragb, V. Asari // Proc. SPIE 9869, Mobile Multimedia/Image Processing, Security, and Applications. – Bellingham, 2016. – Vol. 98690.

7. Facial expression recognition based on facial components detection and HOG features / J. Chen [et al.] // Scientific Cooperations Intern. Workshops on Electrical and Computer Engineering Subfields, 22–23 Aug. 2014, Istanbul, Turkey. – Istanbul, 2014. – P. 64–69.

8. Harris, M. Using Shared Memory in CUDA C/C++ [Electronic recource] / M. Harris. – Mode of access: https://devblogs.nvidia.com/using-shared-memory-cuda-cc. – Date of access: 26.09.2018.

9. Залесский, Б. А. Параллельная версия детектора экстремальных особых точек / Б. А. Залесский, Ф. С. Троцкий // Информатика. – 2018. – Т. 15, № 2. – С. 55–63.

10. Булашев, С. В. Статистика для трейдеров / С. В. Булашев. – М. : Компания Спутник+, 2003. – 245 с.

11. Сандерс, Д. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров : пер. с англ. А. А. Слинкина / Д. Сандерс, Э. Кэндрот. – М. : ДМК Пресс, 2013. – 234 c.


Для цитирования:


Троцкий Ф.С., Залесский Б.А. Алгоритм быстрого вычисления локальных гистограмм изображения на видеокарте. Информатика. 2019;16(1):49-57.

For citation:


Trotski P.S., Zalesky B.A. Аlgorithm of fast computation of local image histograms on video card1. Informatics. 2019;16(1):49-57. (In Russ.)

Просмотров: 392


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)