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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems >Fast and scalable selection algorithms with applications to median filtering
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Fast and scalable selection algorithms with applications to median filtering

机译：快速且可扩展的选择算法及其在中值滤波中的应用

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The main contributions of this paper are in designing fast and scalable parallel algorithms for selection and median filtering. Based on the radix-/spl omega/ representation of data and the prune-and-search approach, we first design a fast and scalable selection algorithm on the arrays with reconfigurable optical buses (AROB). To the authors' knowledge, this is the most time efficient algorithm yet published, especially compared to the algorithms proposed by Han et al (2002) and Pan (1994). Then, given an N /spl times/ N image and a W /spl times/ W window, based on the proposed selection algorithm, several scalable median filtering algorithms are developed on the AROB model with a various number of processors. In the sense of the product of time and the number of processors used, most of the proposed algorithms are time or cost optimal.
机译：本文的主要贡献在于设计用于选择和中值滤波的快速且可扩展的并行算法。基于数据的基数/ spl omega /表示和修剪和搜索方法，我们首先在具有可重配置光总线（AROB）的阵列上设计了一种快速且可扩展的选择算法。据作者所知，这是迄今为止最省时的算法，尤其是与Han等人（2002）和Pan（1994）提出的算法相比。然后，在给出N / spl次/ N图像和W / spl次/ W窗口的基础上，基于提出的选择算法，在具有各种处理器的AROB模型上开发了几种可伸缩的中值滤波算法。从时间和使用的处理器数量的乘积的意义上讲，大多数提出的算法都是时间或成本最优的。

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