...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Pomiary Automatyka Kontrola >Wspomaganie sprzętowe do wyznaczenia statystyk obrazów naturalnych wyższego rzędu
【24h】

Wspomaganie sprzętowe do wyznaczenia statystyk obrazów naturalnych wyższego rzędu

机译：硬件支持，用于确定高阶自然图像的统计信息

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Statystyki obrazów naturalnych, definiowanych jako nieprzetworzone obrazy rejestrowane przez człowieka, charakteryzują się dużą regularnością. Ich cechy wykorzystywane są w wielu aplikacjach grafiki komputerowej takich jak usuwanie szumu, czy kompresja. W artykule przedstawiono algorytm do szybkiego obliczenia statystyk wyższego rzędu na podstawie współczynników falek z wykorzystaniem programowalnego procsora graficznego. W rezultatach przedstawiono wyniki przyspieszenia uzyskanego przy wykorzystaniu GPU w porównaniu z implementacją na CPU.%A natural image is unprocessed reproduction of a natural scene observed by a human. The Human Visual System (HVS), during its evolution, has been adjusted to the information encoded in natural images. Computer images are interpreted best by a human when they fit natural image statistics that can model the information in natural images. The main requirement of such statistics is their striking regularity. It hepls separate the information from noise, reconstruct information which is not avaiable in an image, or only partially avaiable. Other applications of statistics is compression, texture synthesis or finding distortion model in image like blur kernel. The statistics are translation and scale invariant, therefore a distribution of statistics does not depend on the object position in the image and on its size. In this paper there are presented higher order natural image statistics calculations based on GPU. The characteristic of the statistics is that they are independent of the scale and rotation transformations. Therefore, they are suitable for many graphic applications. To analyze images there is used statistics computed in the wavelet domain and there is considered the image contrast. The computation speedup is presented in the results. The paper is organized as follows: the overview of natural images statistics is introduced in Section 2. In Section 3 the GPU-based implementation is described. The obtained results are given in Section 4. Finally, there are presented the concluding remarks.
机译：自然图像的统计量（定义为人类记录的未处理图像）具有高度规律性。它们的功能已用于许多计算机图形应用程序中，例如噪声消除和压缩。本文提出了一种使用可编程图形处理器基于小波系数快速计算高阶统计量的算法。结果表明与使用CPU相比，使用GPU获得的加速结果自然图像是未经处理的人类观察到的自然场景的再现。人类视觉系统（HVS）在其演变过程中已针对自然图像中编码的信息进行了调整。当计算机图像适合可以对自然图像中的信息进行建模的自然图像统计信息时，计算机图像将被人类最好地解释。这种统计的主要要求是其惊人的规律性。它使信息与噪声分离，重建图像中不可用或仅部分可用的信息。统计的其他应用包括压缩，纹理合成或在图像中找到像模糊核一样的失真模型。统计信息是平移和缩放不变的，因此统计信息的分布不取决于图像中对象的位置及其大小。本文提出了基于GPU的高阶自然图像统计计算。统计数据的特征在于它们独立于比例和旋转变换。因此，它们适用于许多图形应用。为了分析图像，使用了在小波域中计算出的统计数据，并考虑了图像对比度。结果显示了计算速度。本文的组织方式如下：第2节介绍了自然图像统计概述。第3节介绍了基于GPU的实现。得到的结果在第4节中给出。最后，给出结论。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号