Отправить статью по E-mail Оптимизация числа проходов в задаче логической фильтрации изображений
- Авторы: Бобырь М.В.1, Емельянов С.Г.1, Милостная Н.А.1
-
Учреждения:
- Юго-Западный государственный университет
- Выпуск: № 2 (2023)
- Страницы: 98-107
- Раздел: Машинное обучение, нейронные сети
- URL: https://journal-vniispk.ru/2071-8594/article/view/269437
- DOI: https://doi.org/10.14357/20718594230208
- ID: 269437
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Рассмотрен метод оптимизации числа проходов, позволяющий снизить время обработки изображения при реализации различных операций, например, логической фильтрации и/или построения карт глубин. Особенностью данного метода является использование двух проходов в прямом и обратном направлениях. Представленные псевдокоды позволяют понять суть предложенных проходов. Оценка производительности метода, подтвержденная результатами имитационного моделирования, показала заметное снижение временных характеристик обработки изображения размером 3×3.
Ключевые слова
Полный текст
Об авторах
Максим Владимирович Бобырь
Юго-Западный государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: maxbobyr@gmail.com
доктор технических наук, профессор кафедры «Вычислительная техника»
Россия, КурскСергей Геннадьевич Емельянов
Юго-Западный государственный университет
Email: fregat_mn@rambler.ru
доктор технических наук, профессор кафедры «Уникальные здания и сооружения»
Россия, КурскНаталья Анатольевна Милостная
Юго-Западный государственный университет
Email: nat_mil@mail.ru
кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник кафедры «Вычислительная техника»
Россия, КурскСписок литературы
- Гуревич Ю.Е. Робототехнические устройства// Старый Оскол: Издательство «Тонкие наукоемкие технологии», 2022. С. 328.
- Колосов О.С., Есюткин А.А., Прокофьев Н.А., Вершинин Д.В., Баларев Д.А. Автоматизация производства. М.: Юрайт, 2018. С. 291.
- Носков В.П., Рубцов В.И., Рубцов И.В. Математические модели движения и системы технического зрения мобильных робототехнических комплексов. М.: МГТУ. 2015. 96с.
- Bobyr M., Arkhipov A., Emelyanov S., Milostnaya N. A method for creating a depth map based on a three-level fuzzy model // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. № 117. P. 105629.
- Yamashita H., Kobayashi E. Mechanism and design of a novel 8K ultra-high-definition video microscope for microsurgery. Heliyon. 2021. №7(2). Р. 06244.
- Alam S. A. et al. Winograd convolution for deep neural networks: Efficient point selection // ACM Transactions on Embedded Computing Systems. 2022. Т. 21. № 6. Р. 1-28.
- Архипов П.О., Трофименков А.К., Цуканов М.В., Носова Н.Ю. Исследование методов детектирования ключевых точек при создании панорамных изображений // Системы и средства информатики. 2022.
- № 32(2). С. 92-104.
- Maneckshaw B., Mahapatra G.S. Novel fuzzy matrix swap algorithm for fuzzy directed graph on image processing // Expert Systems with Applications. 2022. № 193. Р.116291.
- Zhang Z., Li Y., Yan X., Ouyang Z. A low-complexity AMP detection algorithm with deep neural network for massive MIMO systems // Digital Communications and Networks. 2022. November. Р. 11.
- Корчажкина О.М. Оптимизация поиска при решении переборных задач в углубленном курсе информатики на уровне основного общего образования // Системы и средства информатики. 2022. № 32(4). С. 145-156.
- Апанович М.С., Ляпин А.П., Шадрин К.В. Применение методов компьютерной алгебры для вычисления решения задачи Коши для двумерного разностного уравнения в точке // Программирование. 2021. № 1. С. 5-10.
- Robocraft // Электронный ресурс. URL: https://robocraft.ru/computervision/427 (доступ 25.01.2023).
- Habr // Электронный ресурс. URL: https://habr.com/ru/post/477718/ (доступ 25.01.2023).
- Бобырь М.В. Метод нелинейного обучения нейронечеткой системы вывода // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 1. С. 67-75.
- Nguyen T., Hefenbrock D., Oberg J., Kastner R., Baden S. A software-based dynamic-warp scheduling approach for load-balancing the Viola–Jones face detection algorithm on GPUs // Journal of Parallel and Distributed Computing. 2013. № 73(5). Р. 677–685.
Дополнительные файлы
