|
III BОB.DASTURIY TA’MINOTNING YARATILISH
|
| bet | 16/28 | | Sana | 31.05.2024 | | Hajmi | 6,58 Mb. | | #258326 |
Bog'liq BMI RakhimovAlijonFinal2024 (3)III BОB.DASTURIY TA’MINOTNING YARATILISH
BOSQICHLARI
3.1.Tasvirlarni parallel qayta ishlash algoritmlari
Parallel tasvirni qayta ishlash algoritmlari tasvirni qayta ishlash vazifalarining tezligi va samaradorligini oshirish uchun parallel hisoblash arxitekturasining kuchidan foydalanish uchun mo‘ljallangan. Tasvirni qayta ishlashda keng qo‘llaniladigan parallel algoritmlar: Parallel konvolyutsiya: Konvolyutsiya tasvirni qayta ishlashda asosiy operatsiya bo‘lib, xiralashtirish, aniqlashtirish va qirralarni aniqlash kabi vazifalar uchun ishlatiladi. Konvolyutsiyani parallellashtirish tasvirni kichikroq hududlarga bo‘lish va hisoblashni bir nechta ishlov berish birliklari bo‘ylab taqsimlashni o‘z ichiga oladi. Parallel filtrlash: median filtrlash, Gauss filtrlash va o‘rtacha filtrlash kabi filtrlash operatsiyalari tasvirni bloklar yoki plitkalarga bo‘lish va filtrni har bir blokga bir vaqtning o‘zida qo‘llash orqali parallellashtirilishi mumkin. Parallel gistogramma tenglashtirish: Gistogramma tenglashtirish - bu tasvirning kontrastini oshirish uchun ishlatiladigan usul. Parallel gistogrammani tenglashtirish algoritmlari gistogrammani hisoblashni bir nechta ishlov berish birliklari bo‘ylab taqsimlaydi, bu esa katta tasvirlarni tezroq qayta ishlash imkonini beradi. Parallel morfologik operatsiyalar: kengayish, eroziya, ochish va yopish kabi morfologik operatsiyalar shovqinni olib tashlash va xususiyatlarni chiqarish kabi vazifalar uchun ishlatiladi. Ushbu operatsiyalar tasvirni kichikroq hududlarga bo‘lish va har bir mintaqani mustaqil ravishda qayta ishlash orqali parallellashtirilishi mumkin. Parallel qirrani aniqlash: Sobel operatori, Prewitt operatori va Canny chekka detektori kabi chekkalarni aniqlash algoritmlarini tasvirni kichikroq segmentlarga bo‘lish va har bir segmentga bir vaqtning o‘zida chekka aniqlash algoritmlarini qo‘llash orqali parallellashtirish mumkin. Parallel xususiyatni ajratib olish: o‘lchovdagi o‘zgarmas xususiyatni o‘zgartirish (SIFT) va tezlashtirilgan mustahkam xususiyatlar (SURF) kabi xususiyatlarni chiqarish usullari ob'ektni aniqlash va tasvirni moslashtirish kabi vazifalar uchun ishlatiladi. Parallel xususiyatni ajratib olish algoritmlari xususiyat identifikatorlarini hisoblashni bir nechta ishlov berish birliklarida taqsimlaydi. Parallel tasvir segmentatsiyasi: Tasvirni segmentatsiyalash algoritmlari tasvirni ma’lum mezonlar asosida bir nechta segmentlarga yoki mintaqalarga bo‘linadi. Parallel tasvir segmentatsiyasi algoritmlari tezlik va samaradorlikni oshirish uchun segmentatsiya jarayonini bir nechta ishlov berish birliklari bo‘ylab taqsimlaydi. Parallel tasvirni ro‘yxatdan o‘tkazish: Tasvirni ro‘yxatga olish - bu ikki yoki undan ortiq tasvirni fazoviy ravishda tekislash jarayoni. Parallel tasvirni ro‘yxatga olish algoritmlari ro‘yxatga olish jarayonini tezlashtirish uchun transformatsiya parametrlarini hisoblashni bir nechta ishlov berish birliklari bo‘ylab taqsimlaydi. Bu parallel tasvirni qayta ishlash algoritmlarining bir nechta misolidir. Algoritmni tanlash aniq tasvirni qayta ishlash vazifasiga va mavjud parallel hisoblash resurslariga bog‘liq. Parallel tasvirni qayta ishlash algoritmlarini yakunlashning asosiy nuqtalari: Samaradorlik va tezlikni oshirish: Parallel tasvirni qayta ishlash algoritmlari ish yukini bir nechta ishlov berish birliklariga taqsimlaydi va tasvirlarni qayta ishlash uchun zarur bo‘lgan vaqtni keskin kamaytiradi. Bu, ayniqsa, real vaqt rejimida qayta ishlash va tahlil qilish imkonini beruvchi katta maʼlumotlar toʻplamlari va yuqori aniqlikdagi tasvirlarni qayta ishlash uchun foydalidir. Masshtablilik: Bu algoritmlar koʻp yadroli protsessorlardan tortib koʻp yadroli GPUlar va taqsimlangan hisoblash muhitlarigacha boʻlgan mavjud protsessorlar soni bilan masshtablash uchun moʻljallangan. Ushbu masshtablilik tasvirni qayta ishlash vazifalari o‘sib borayotgan ma’lumotlar hajmi va murakkabligini bartaraf etishini ta’minlaydi. Turli xil ilovalarda yaxshilangan ishlash: Parallel tasvirni qayta ishlash ko‘plab ilovalarda, jumladan tibbiy tasvirlash, masofadan zondlash, video kuzatuv va kengaytirilgan haqiqatda juda muhimdir. Tasvirlarni tez va samarali qayta ishlash qobiliyati ushbu sohalarda yanada murakkab va sezgir tizimlarni yaratish imkonini beradi. Zamonaviy apparat vositalaridan foydalanish: Parallel ishlov berish uchun optimallashtirilgan algoritmlar zamonaviy apparat arxitekturalaridan to‘liq foydalanadi, masalan, GPUlar, ular yuqori o‘tkazuvchanlik va parallellik imkoniyatlari tufayli tasvirni qayta ishlash vazifalari uchun ayniqsa mos keladi. CUDA va OpenCL kabi ramkalar ushbu algoritmlarni ishlab chiqish va joylashtirishni osonlashtirdi.
|
| |
