Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "algorytm Canny'ego" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Redukcja czasu wykonania algorytmu Cannego dzięki zastosowaniu połączenia OpenMP z technologią NVIDIA CUDA
    Autorzy:
    Sychel, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118376.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    przetwarzanie równoległe
    programowanie kart graficznych
    CUDA
    wykrywanie krawędzi
    filtry splotowe
    algorytm Canny'ego
    parallel processing
    programming
    graphic cards
    edge detection filters
    Canny algorithm
    Opis:
    Artykuł prezentuje alternatywne podejście do programowania równoległego poprzez wykorzystanie programowalnych kart graficznych w celu wsparcia obliczeń, oraz połączenie tego podejścia z klasycznym zrównolegleniem opartym o wielordzeniowe procesory. Przeprowadzone testy przedstawiają zysk czasu jaki można uzyskać dzięki odpowiedniemu połączeniu OpenMP z technologią CUDA w obliczeniach związanych z wykrywaniem krawędzi na obrazie rastrowym przy użyciu algorytmu Cannego. Badania przeprowadzone zostały na sprzęcie różnej jakości. Napisane algorytmy są zgodne z CC 1,0 (zdolność obliczeniowa karty graficznej).
    This paper presents an alternative approach to parallel programming by using programmable graphics card to support calculations and combines this approach with a classical parallelization based on multi-core processors. The tests show the gain time that can be achieved through a combination of OpenMP with CUDA technology in the calculation of the edge detection on the raster image using the Canny’s algorithm. Tests were carried out on the equipment of varying quality. The algorithms are compatible with CC 1.0 (compute capability graphics card).
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2013, 5; 103-113
    1897-7421
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selekcja podobrazów dla potrzeb dopasowywania zdjęć lotniczych oparta na histogramach gradientu i sieci neuronowej
    Selection of sub-images for aerial photographs matching purposes based on gradient distribution and neural networks
    Autorzy:
    Czechowicz, A.
    Mikrut, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131000.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    fotogrametria
    wzajemne dopasowanie
    algorytm Canny'ego
    histogram gradientów
    SOM
    sieci Kohonena
    sieci backpropagation
    photogrammetry
    mutual matching
    Canny edge detector
    gradient histogram
    Kohonen networks
    backpropagation networks
    Opis:
    Artykuł przedstawia wyniki wykorzystania sieci neuronowych do selekcji podobrazów oraz wyniki wyszukiwania wybranych obszarów na pozostałych zdjęciach z wykorzystaniem rozkładu odpowiedzi dla sieci SOM Kohonena. Zaproponowano reprezentacje fragmentu obrazu oparta na rozkładzie wartości modułu gradientu i jego kierunku. Badania przeprowadzono na dziewięciuset podobrazach zdjęć lotniczych okolic Krakowa o różnym pokryciu terenu podzielonych na trzy kategorie: obszarów korzystnych, pośrednich i niekorzystnych pod względem wyszukiwania cech do orientacji wzajemnej. Dla każdego z obrazów, w oparciu o algorytm Canny’ego, wyznaczono krawędzie. Na podstawie wartości gradientu i kierunków wykrytych krawędzi sporządzono histogram, który następnie posłużył wyznaczeniu reprezentacji podobrazu w postaci profilu kierunku. Tak przygotowana reprezentacje wykorzystano do uczenia sieci neuronowych metoda nadzorowana (backpropagation) oraz nienadzorowana (Kohonena), a następnie do klasyfikacji obszarów nauczonymi sieciami. W przypadku sieci backpropagation miara efektywności klasyfikacji był globalny współczynnik rozpoznania oraz macierz pomyłek. Dla sieci Kohonena wyznaczano współczynnik kompletności i poprawności. Wyniki zestawiono z rezultatami otrzymanymi na drodze uczenia metoda wstecznej propagacji błędów, gdzie generowane na mapie Kohonena odpowiedzi stanowiły sygnał wejściowy dla warstwy backpropagation. W dalszym etapie wytypowane obszary korzystne poszukiwano na sąsiednich obrazach. Wzmocniony funkcja preferująca wysokie wartości rozkład odpowiedzi na mapie cech siec Kohonena, uzyskany dla podobrazów korzystnych, porównywano z rozkładem dla podobrazów o tych samych wymiarach na sąsiednich zdjęciach. Za miarę podobieństwa obszarów przyjęto współczynnik korelacji dla porównywanych odpowiedzi sieci.
    This paper describes the application of neural networks for selection of sub-images and the result of the search for the selected areas on the remaining photographs with the utilisation of Kohonen’s SOM network responses distribution. Image fragment representation based on the gradient magnitude values distribution and its direction was proposed. The research was conducted on nine hundred sub-images, taken from aerial photographs of the Cracow’s environs with different terrain cover, divided into three categories: advantageous, intermediate and disadvantageous areas in respect of searching for the features for mutual matching. The edges were detected with Canny algorithm. Based on the gradient values and the directions of the edges, the histogram was created and used to determine the representation of the sub-image in the direction’s profile form. The prepared representation served for teaching the neural network using supervised (backpropagation) and unsupervised (Kohonen) method and later for the classification. For the backpropagation network, the classification effectiveness was measured using the global recognition coefficient and the cooccurrence matrix. For the Kohonen network, the completeness and correctness coefficients were determined. Afterwards, the two networks were put together: the responses generated on the Kohonen map constituted the input signal for the backpropagation layer. In the next step, the adjacent images were sought for the chosen areas. Response distribution on the Kohonen network feature map, amplified with the function preferring the high values, was compared with the distribution for the same size sub-images of the adjacent photographs. To measure the similarity of the subimages, the correlation coefficient to compare network’s responses was used.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17a; 149-158
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies