В работе предложен метод повышения вычислительной эффективности проективного преобразования изображений за счет
сокращения числа проверок граничных условий преобразования. Эти проверки возникают, поскольку вследствие проективного
преобразования на результирующем изображении могут быть точки, соответствующие точкам, выходящим за пределы исходного
изображения. Предложенный метод позволяет эффективно задействовать SIMD-расширения современных вычислителей, позволяющие
единообразно обрабатывать несколько элементов данных одновременно. Эксперименты показали, что таким образом можно
ускорить алгоритм от 1.35 до 2 раз в зависимости от числа точек, попадающих за пределы исходного изображения.
Ключевые слова:
проективное преобразование изображений, вычислительная эффективность, SIMD-архитектура, обработка изображений
DOI: 10.1134/S023500921901013X
Цитирование для раздела "Список литературы":
Трусов А. В., Лимонова Е. Е., Миргасимов А. Р.
Повышение вычислительной эффективности проективного преобразования изображений на simd-архитектурах.
Сенсорные системы.
2019.
Т. 33.
№ 1.
С. 60-64. doi: 10.1134/S023500921901013X
Цитирование для раздела "References":
Trusov A. V., Limonova E. E., Mirgasimov A. R.
Povyshenie vychislitelnoi effektivnosti proektivnogo preobrazovaniya izobrazhenii na simd-arkhitekturakh
[Increase of computational efficiency of projective image transformation on simd-architectures].
Sensornye sistemy [Sensory systems].
2019.
V. 33(1).
P. 60-64
(in Russian). doi: 10.1134/S023500921901013X
Список литературы:
- Cabral B., Cam N., Foran J. Accelerated volume rendering and tomographic reconstruction using texture mapping hardware. Proceedings of the symposium on Volume visualization. 1994. Р. 91–98.
- Fedorenko F., Usilin S. Real-time object-to-features vectorisation via Siamese neural networks. Proc. of Ninth International Conference on Machine Vision. 2017. V. 10341. P. 1–5.
- Hartshorne R. Foundations of projective geometry. 1967. 91 p.
- Kuznetsova E., Shvets E., Nikolaev D. Viola-Jones based hybrid framework for real-time object detection in multispectral images. ICMV. 2015. V. 9875. P. 1–6.
- McMillan L. An image-based approach to three-dimensional computer graphics. Ph.D. thesis, Citeseer. 1997.
- Musin O.R. Fast geometric transformations for image processing. International Journal of imaging Systems and technology. 1991. V. 3 (3). P. 257–261.
- Skoryukina N., Chernov T., Bulatov K., Nikolaev D.P., Arlazarov V. Snapscreen: Tv-stream frame search with projectively distorted and noisy query. Ninth International Conference on Machine Vision. 2017. V. 10341. P. 103410Y.
- Skoryukina N., Nikolaev D.P., Sheshkus A., Polevoy D. Real time rectangular document detection on mobile devices. Seventh International Conference on Machine Vision. 2015. V. 9445. P. 94452A.
- Tuceryan M., Genc,Y., Navab N. Single-point active alignment method (spaam) for optical see-through hmd calibration for augmented reality. Presence: Teleoperators & Virtual Environments. 2002. V. 11 (3). P. 259–276.
- Wolberg G. Digital Image Warping. IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA, USA, 1st edn. 1994.
- Xu J., Chen G., Xie M. Vision-guided automatic parking for smart car. Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium. 2000. P. 725–730.
