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使用MIMD并行小波算法进行实时图像分析。 (英语) Zbl 1010.68945号

摘要:a trous算法代表了经典连续小波变换的一种离散方法。与快速小波变换或金字塔小波变换类似,输入信号通过使用适当选择的低通滤波器的系数进行分析,但与后者相比,所有频率子带都以全分辨率保留。因此,与快速小波变换相比,该算法在计算复杂度方面要求更高,并且需要某种加速才能满足实时约束。本文针对不同的MIMD体系结构开发了二维a-trous分解的并行算法。特别是,在数据分区的背景下,讨论并比较了经典的边界处理策略。结果表明,与快速小波变换相比,边界处理策略的正确选择并不取决于底层硬件。此外,当采用消息传递范式时,在多计算机和多处理器上只能实现较低的可伸缩性,而在使用共享内存编程模型的多处理器上可以观察到更好的行为。

MSC公司:

68单位99 计算方法和应用
68T45型 机器视觉和场景理解
68宽10 计算机科学中的并行算法
68单位10 图像处理的计算方法

软件:

算法735
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全文: 内政部