МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО АЛГОРИТМА
6 2
Аннотация
Сегодня обработка изображений занимает важное место в различных научных и технологических областях. Увеличение объема данных и необходимость оперативной обработки информации подталкивают к совершенствованию методов обработки. В этом контексте применение параллельных алгоритмов становится одним из главных способов повышения эффективности обработки изображений. Данная работа посвящена изучению методов обработки изображений, которые проводятся параллельно. В процессе работы рассматриваются основные принципы обработки изображений. Кроме того, эти методы позволяют увеличить скорость выполнения задач и экономно использовать вычислительные ресурсы. Подробно описаны основы параллельной обработки и ее преимущества. Особое внимание уделяется параллельным вычислениям, работающим с различными архитектурами. Особенно в качестве примера показаны алгоритмы, включающие несколько технологий. При параллельном подходе можно одновременно применять несколько фильтров к разным частям изображения. Этот метод повышает общую производительность системы и сокращает время, затрачиваемое на обработку. В то же время эффективное использование таких устройств, как многоядерные процессоры и графические процессоры, обеспечивает высококачественную обработку изображений. Каждый используемый фильтр имеет свои особенности и нацелен на конкретные цели. Благодаря параллельным методам появляется возможность быстрого и качественного применения этих фильтров. Играет большую роль в редактировании видео в реальном времени. Параллельные алгоритмы, обладающие высокой эффективностью, значительно улучшают результат обработки изображений.
Библиографические ссылки
Grama, A., Gupta, A., Karypis, G., & Kumar, V. (2003). Introduction to parallel computing. Addison Wesley.
Двойнишников, С. В., Меледин, В. Г., & Павлов, В. А. (2017). Высокоскоростная обработка фазовых изображений с использованием параллельных вычислений. Автометрия, 53(2), 56–62.
Клебан, Е. Г. (2020). Параллельный алгоритм обработки изображений и видео.
Dey, S. (2020). Python image processing cookbook. Packt Publishing.
Szeliski, R. (2020). Computer vision: Algorithms and applications. Springer.
Смайылов, Ж. (2017). Мәліметтерді параллель өңдеудегі тиімді әдістер. Ақпараттық технологиялар журналы, (1).
Базарбаев, С. (2018). Кескіндерді параллель өңдеу: заманауи тәсілдер. Қазіргі заманғы ғылым және техника, (4).
Әбдірахманов, Н. (2021). Параллель алгоритмдердің өнімділігі: сурет талдаудағы тәжірибелер. Ғылым және инновациялар журналы, (2).
Жарылқасын, Е. (2022). Суреттерді өңдеудегі параллель сұрыптау әдістері. Ақпараттық жүйелер журналы, (1).
Нұрпейісова, А. А. (2021). Инновациялық өнімді құру процесін оңтайландырудың математикалық моделін дайындау.
Елешова, Ш. Д., және т.б. (2021). Мобильді құрылғыға арналған электронды оқулықтарды әзірлеу ортасын талдау. Қ. Жұбанов атындағы Ақтөбе өңірлік университеті еңбектері, 38.
Shaushenova, A. G., et al. (2022). Problems of speech recognition based on artificial neural networks in the proctoring system. Physico-Mathematical Series, 148.
Мырзамуратова, А. А., & Жанабайқызы, О. Г. (2024). Современные вызовы и тенденции в защите информации: стратегии и технологии. Еңбектер жинағы / Сборник трудов / Collection of works, 292.
Шаушенова, А., және т.б. (2022). Прокторинг жүйесінде жасанды нейрондық желілерге негізделген сөйлеуді тану мәселелері. Известия НАН РК. Серия физико-математическая, 4, 146–158.
Бауыржанұлы, Б., және т.б. (2021). Algorithm for biometric identification of a person in open systems. Интернаука, (18-4), 61–66.
References
Grama, A., Gupta, A., Karypis, G., & Kumar, V. (2003). Introduction to parallel computing. Addison Wesley.
Dvoinishnikov, S. V., Meledin, V. G., & Pavlov, V. A. (2017). Vysokoskorostnaya obrabotka fazovykh izobrazhenii s ispol'zovaniem parallel'nykh vychislenii. Avtometriya, 53(2), 56–62.
Kleban, E. G. (2020). Parallel'nyi algoritm obrabotki izobrazhenii i video.
Dey, S. (2020). Python image processing cookbook. Packt Publishing.
Szeliski, R. (2020). Computer vision: Algorithms and applications. Springer.
Smayilov, Zh. (2017). Tііmdi аdister mаlimetterdi parallel оndeude. Aqparattyq tehnologiyalar jurnaly, (1).
Bazarbaev, S. (2018). Keskinderdi parallel оndeu: zamanaýi tаsilder. Qazirgi zamanǵy пylym jаne tekhnika, (4).
Abdirakhmanov, N. (2021). Parallel algoritmderdin onimdiligi: suret taldaydagy tajiribeler. Gylym jane innovatsiyalar jurnaly, (2).
Jarylkasyn, E. (2022). Syretterdi ondeydegi parallel suryptay adisteri. Aqparattyq juieler jurnaly, (1).
Nurpeisova, A. A. (2021). Innovatsiyalyq onimdi quru prosesin ontailylandyrudyn matematıkalyq modelin daıynday.
Eleshova, Sh. D., et al. (2021). Mobil'di qurylgyga arnalǵan elektrondy oqulyqtardy azirleu ortasyn taldau. Q. Zhubanov atyndagy Aqtobe onirlik yniversiteti enbekteri, 38.
Shaushenova, A. G., et al. (2022). Problems of speech recognition based on artificial neural networks in the proctoring system. Physico-Mathematical Series, 148.
Myrzamuratova, A. A., & Zhanabaikyzy, O. G. (2024). Sovremennye vyzovy i tendentsii v zashchite informatsii: strategii i tekhnologii. Collection of Works, 292.
Shaushenova, A., et al. (2022). Proctoring júıesinde jasandy neirondyq jelilerge negizdelgen sóıleýdi tanu máselesi. Izvestiya NAN RK. Seriya fiziko-matematicheskaya, 4, 146–158.
Bauyrzhanuly, B., et al. (2021). Algorithm for biometric identification of a person in open systems. Internauka, (18-4), 61–66.
