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J-GLOBAL ID：202002247016969306   整理番号：20A1944419

GPU加速に基づく画像混合技術【JST・京大機械翻訳】

Image Blending Techniques Based on GPU Acceleration

著者 (3件)： Kim Jung Soo (Department of Electronics and Computer Engineering, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Lee Min-Kyu (Department of Electronics and Computer Engineering, Hanyang University, Seoul, Korea) ,  Chung Ki-Seok (Department of Electronics and Computer Engineering, Hanyang University, Seoul, Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICIGP 2018  ページ： 106-109  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 今日,医用,航空宇宙,および防御領域における高解像度画像のために画像混合が用いられている。画像,いくつかのフィルタ,およびGaussピラミッド,ラプラシアンピラミッド,およびマルチバンド計算のような様々な処理ステップが必要である。しかし,これらの計算は大量の演算から成る。グラフィック処理ユニット(GPUs)の処理能力が非常に急速に成長するので,GPUsは,高性能コンピューティングのために中央処理ユニット(CPUs)を補足するために一般的に使用される。GPUのようなハードウェアアクセラレータを採用することにより,大幅な高速化を達成できる。本論文では,計算統一デバイスアーキテクチャ(CUDA)を用いた高速画像混合法の実現を示した。提案した実装は,より良いスピードアップをもたらす従来の実装よりもGPUにおいて共有メモリを利用する。本論文の提案した実装は,従来の実装と比較して,全体の実行時間で3.9倍の改善を示す。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  スループット ,  角錐 ,  処理装置 ,  高速化 ,  *共有メモリ
準シソーラス用語： マルチバンド ,  高性能コンピューティング ,  実行時間 ,  GPU【プロセッサ】 ,  航空宇宙 ,  CUDA ,  ハードウェアアクセラレータ ,  ラプラシアンピラミッド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： CUDA ,  GPGPU ,  画像混合 ,  画像ピラミッド ,  マルチバンド混合 ,  多重分解能スプライン ,  パディング ,  共有メモリ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： GPU ,  加速