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J-GLOBAL ID：201802279593341103   整理番号：18A0689275

GPUに基づく小サイズFFTの実時間画像復元における最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization on FFT of small size in real-time image restoration based on GPU

著者 (5件)： Yan Fabao (山東大学(威海)机電与信息工程学院,山東威海,264209) ,  Su Yanrui (山東大学(威海)机電与信息工程学院,山東威海,264209) ,  Zhao Zhanfeng (哈爾浜工業大学(威海)信息工程研究所,山東威海,264209) ,  Zuo Haorui (中国科学院光電技術研究所,四川成都,610209) ,  Liu Jianxin (中南大学地球科学与信息物理学院,湖南長沙,410083)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 48  号： 10  ページ： 2691-2696  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像認識のリアルタイム要求を満たすために,画像処理装置(GPU)における小規模二次元FFTの効率的な最適化戦略を研究するために,本論文は,画像処理装置(GPU)において,効率的な方法を提案した。まず第一に,二次元FFTアルゴリズムを分析して,グラフィックスプロセッサの特性に従って,グラフィックスプロセッサに基づく並列実行モデルを提案した。このモデルに基づいて,アルゴリズムの複雑さ,ジャンプ命令の数,共有メモリのアクセス衝突,共有メモリのアクセス遅延,およびグラフィックプロセッサの利用効率の4つの観点から最適化戦略を研究し,最適化方式を提案した。画像復元の実験において,GPUに基づく小規模FFT最適化法とCPUに基づくMATLABの従来のアルゴリズムとの比較を行った。次に,4つの異なるサイズの画像に基づいて,NVIDIAと同じようなGPUプラットフォームにおいて,CUFFT関数ベースの復元アルゴリズムを提供して,計算効率を比較した。研究結果は以下を示す。この最適化方法によって提供された画像復元アルゴリズムの復元効果は良好であり、MATLAB効果図と比較して、眼の観察には差異がないことが明らかになった。計算速度において、提案した最適化方法は19.6ms以内に1フレーム128×128グレースケールのファジィ画像を復元でき、計算速度は直接FFTFFTを用いたアルゴリズムと比べて約1.8倍向上した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グレースケール ,  小規模 ,  *画像 ,  *画像復元 ,  計算機処理速度 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  共有メモリ ,  最適化手法 ,  画像認識 ,  二次元 ,  画像処理システム
準シソーラス用語： 計算効率 ,  MATLAB ,  GPU【プロセッサ】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： graphic processing unit (GPU) ,  FFT of small size ,  image restoration ,  parallel optimization ,  real-time computation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： GPU ,  小サイズ ,  FFT ,  実時間 ,  画像復元 ,  最適化