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J-GLOBAL ID：201702217589968950   整理番号：17A0915066

超解像のための動き推定の効率的な並列化【Powered by NICT】

Efficient Parallelization of Motion Estimation for Super-Resolution

著者 (5件)： Marenzi Elisa ,  Carrus Andrea ,  Danese Giovanni ,  Leporati Francesco ,  Callico Gustavo Marrero
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PDP  ページ： 274-277  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,動き推定法の効率的な並列化,超解像技術のコア部品の1つを提示した。考察したアルゴリズムは,ブロックマッチング超解像の基本バージョン,単一の低解像度カメラと固定マクロブロック寸法であった。二を提供し,OpenMPを用いたとNVIDIA Kepler GPU上でのCUDAに実装した。試験を,五つの画像配列において実施されており,結果は全例でCUDA溶液のかなりの改善を示した。,GPUは,同じ画像品質を保証する計算時間を効率的に加速できると言える。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  *超解像 ,  画質 ,  カメラ ,  *動き推定 ,  CPU時間 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： CUDA ,  OpenMP ,  マクロブロック ,  低分解能 ,  ブロックマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 超解像 ,  動き推定 ,  並列化