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首页> 外文期刊>Journal of Real-Time Image Processing >Real-time video photomosaics with optimized image set and GPU
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Real-time video photomosaics with optimized image set and GPU

机译：具有优化图像集和GPU的实时视频光马赛克

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We propose a real-time approach to automatically generate photomosaic videos from a set of optimized images by taking advantage of CUD A GPU acceleration. Our approach divides an input image into smaller cells-usually rectangular cells-and replaces each cell with a small image of an appropriate color pattern. Photomosaics require a large set of tile images with a variety of patterns to create high-quality digital mosaic images. Because a large database of images requires longer processing time and larger storage space for searching patterns from the database, this requirement causes problems in developing a real-time system or mobile applications that have limited resources. This paper deals with a real-time video photomosaics using genetic feature selection method for building an optimized image set and taking advantage of CUDA to accelerate pattern searching that minimizes computation cost.
机译：我们提出了一种实时方法，可以利用CUD A GPU加速功能从一组优化的图像中自动生成照片拼接视频。我们的方法将输入图像分为较小的单元格（通常为矩形单元格），并用适当颜色图案的小图像替换每个单元格。光马赛克需要大量具有各种图案的瓷砖图像，以创建高质量的数字马赛克图像。因为大型的图像数据库需要更长的处理时间和更大的存储空间以用于从数据库中搜索模式，所以这种要求在开发资源有限的实时系统或移动应用程序时会引起问题。本文使用遗传特征选择方法处理实时视频光马赛克，以构建优化的图像集，并利用CUDA加速模式搜索，从而将计算成本降至最低。

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