IMAGE PROCESSING METHODS USING A PARALLEL ALGORITHM
6 3
Abstract
Today, image processing occupies an important place in various scientific and technological fields. The increase in data volume and the need for rapid information processing are pushing for improved processing methods. In this context, the use of parallel algorithms is becoming one of the main ways to increase the efficiency of image processing. This work is devoted to the study of image processing methods that are carried out in parallel. In the course of the work, the basic principles of image processing are considered. In addition, these methods allow you to increase the speed of tasks and use computing resources economically. The basics of parallel processing and its advantages are described in detail. Special attention is paid to parallel computing working with different architectures. Algorithms involving several technologies are especially shown as an example. With a parallel approach, you can apply multiple filters to different parts of the image at the same time. This method improves the overall performance of the system and reduces the time spent on processing. At the same time, the efficient use of devices such as multi-core processors and graphics processors ensures high-quality image processing. Each filter used has its own characteristics and is aimed at specific purposes. Thanks to parallel methods, it becomes possible to quickly and efficiently apply these filters. It plays a big role in real-time video editing. Parallel algorithms with high efficiency significantly improve the result of image processing.
References
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.
