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首页> 外文期刊>Journal of Parallel and Distributed Computing >Fast and scalable algorithms for the Euclidean distance transform on a linear array with a reconfigurable pipelined bus system
【24h】

Fast and scalable algorithms for the Euclidean distance transform on a linear array with a reconfigurable pipelined bus system

机译：具有可重构流水线总线系统的线性阵列上欧几里德距离变换的快速和可扩展算法

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The Euclidean distance transform (EDT) is an operation to convert a binary image consisting of black and white pixels to a representation where each pixel has the Euclidean distance of the nearest black pixel. The EDT has many applications in computer vision and image processing. We present two algorithms for computing the EDT on the linear array with a reconfigurable pipelined bus system (LARPBS), a recently proposed architecture based on optical buses. Our first algorithm runs in O(log log N) time for a binary N x N image on an LARPBS with N~(2+ε) processors, for any fixed ε, 0 < ε < 1. Our second algorithm is highly scalable and runs in O((N~2)/(p~2) log log p) time if the LARPBS has only p~(2+ε) processors for p
机译：欧几里德距离变换（EDT）是一种将由黑白像素组成的二进制图像转换为表示形式的操作，其中每个像素具有最接近的黑色像素的欧几里德距离。 EDT在计算机视觉和图像处理中有许多应用。我们提出了两种算法，可重构流水线总线系统（LARPBS）是一种基于光总线的最近提出的体系结构，用于在线性阵列上计算EDT。我们的第一种算法在O（log log N）时间上运行，用于在带有N〜（2 +ε）处理器的LARPBS上的二进制N x N图像，对于任何固定的ε，0 <ε<1。如果LARPBS仅对p

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