PARALEL BİR ALGORİTMA KULLANARAK GÖRÜNTÜ İŞLEME YÖNTEMLERİ
6 3
Özet
Günümüzde görüntü işleme, çeşitli bilimsel ve teknolojik alanlarda önemli bir yer tutmaktadır. Veri hacmindeki artış ve hızlı bilgi işleme ihtiyacı, gelişmiş işleme yöntemlerini zorlamaktadır.ünümüzde görüntü işleme, çeşitli bilimsel ve teknolojik alanlarda önemli bir yer tutmaktadır. Veri hacmindeki artış ve hızlı bilgi işleme ihtiyacı, gelişmiş işleme yöntemlerini zorlamaktadır. Bu bağlamda, paralel algoritmalarıünümüzde görüntü işleme, çeşitli bilimsel ve teknolojik alanlarda önemli bir yer tutmaktadır. Veri hacmindeki artış ve hızlı bilgi işleme ihtiyacı, gelişmiş işleme yöntemlerini zorlamaktadır. Bu bağlamda, paralel algoritmaların kullanımı, görüntü işlemenin verimliliğini artırmanın ana yollarından biri haline geliyor. Bu çalışma, paralel olarak gerçekleştirilen görüntü işleme yöntemlerinin incelenmesine ayrılmıştır. Çalışma sırasında görüntü işlemenin temel ilkeleri ele alınmıştır. Ek olarak, bu yöntemler görevlerin hızını artırmanıza ve bilgi işlem kaynaklarını ekonomik olarak kullanmanıza olanak tanır. Paralel işlemenin temelleri ve avantajları ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Farklı mimarilerle çalışan paralel hesaplamaya özel önem verilmektedir.k olarak, bu yöntemler görevlerin hızını artırmanıza ve bilgi işlem kaynaklarını ekonomik olarak kullanmanıza olanak tanır. Paralel işlemenin temelleri ve avantajları ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Farklı mimarilerle çalışan paralel hesaplamaya özel önem verilmektedir. Çeşitli teknolojileri içeren algoritmalar özellikle örnek olarak gösterilmektedir. Paralel bir yaklaşımla, görüntünün farklı bölümlerine aynı anda birden fazla filtre uygulayabilirsiniz. Bu yöntem, sistemin genel performansını artırır ve işleme için harcanan zamanı azaltır. Aynı zamanda, çok çekirdekli işlemciler ve grafik işlemciler gibi cihazların verimli kullanımı, yüksek kaliteli görüntü işleme sağlar. Kullanılan her filtrenin kendine has özellikleri vardır ve belirli amaçlara yöneliktir.ynı zamanda, çok çekirdekli işlemciler ve grafik işlemciler gibi cihazların verimli kullanımı, yüksek kaliteli görüntü işleme sağlar. Kullanılan her filtrenin kendine has özellikleri vardır ve belirli amaçlara yöneliktir. Paralel yöntemler sayesinde bu
Referanslar
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.
