ҚАТАР ЖҮРГІЗІЛЕТІН АЛГОРИТМДІ ПАЙДАЛАНА ОТЫРЫП СУРЕТТЕРДІ ӨҢДЕУ ӘДІСТЕРІ
6 3
Аңдатпа
Бүгінгі таңда суреттерді өңдеу түрлі ғылыми және технологиялық салаларда маңызды орын алады. Деректер көлемінің ұлғаюы мен ақпаратты жедел өңдеу қажеттілігі өңдеу әдістерін жетілдіруге итермелейді. Осы тұрғыда қатар жүргізілетін алгоритмдерді қолдану суреттерді өңдеудің тиімділігін арттырудың басты тәсілдерінің біріне айналып отыр. Бұл жұмыс қатар жүргізілетін кескін өңдеу әдістерін зерттеуге арналған. Жұмыс барысында кескіндерді өңдеудің негізгі қағидалары қарастырылады. Сонымен қатар, бұл әдістер тапсырмаларды орындау жылдамдығын арттырып, есептеу ресурстарын үнемді пайдалануға мүмкіндік береді. Қатар жүргізілетін өңдеудің негіздері мен оның артықшылықтары жан-жақты сипатталады. Әртүрлі сәулеттермен жұмыс істейтін қатар жүргізілетін есептеулерге ерекше назар аударылады. Әсіресе бірнеше технологияны қамтитын алгоритмдер мысал ретінде көрсетіледі. Қатар жүргізілетін тәсіл арқылы кескіннің әртүрлі бөліктеріне бір мезетте бірнеше сүзгілерді қолдануға болады. Бұл әдіс жүйенің жалпы өнімділігін көтеріп, өңдеуге кететін уақытты азайтады. Сонымен бірге, көп ядролы процессорлар мен графикалық процессорлар сияқты құрылғыларды тиімді пайдалану жоғары сапалы кескін өңдеуді қамтамасыз етеді. Қолданылатын әрбір сүзгінің өзіндік ерекшеліктері бар және олар нақты мақсаттарға бағытталған. Қатар жүргізілетін әдістердің арқасында бұл сүзгілерді тез әрі сапалы қолдану мүмкіндігі туады. Нақты уақыт режиміндегі бейнелерді өңдеуде үлкен рөл атқарады. Жоғары тиімділікке ие қатар жүргізілетін алгоритмдер кескіндерді өңдеудің нәтижесін едәуір жақсартады.
Әдебиеттер тізімі
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.
