Высокопроизводительная обработка изображений на кластерных устройствах

В.М. Хачумов; В.П. Фраленко

Высокопроизводительная обработка изображений на кластерных устройствах

В.М. Хачумов¹, В.П. Фраленко²

научная статья Страницы: 38-46

¹ д.т.н., профессор, гл. науч. сотрудник, Институт системного анализа РАН
² инженер-исследователь, Институт программных систем им. А.К. Айламазяна РАН

Ключевые слова: алгоритмы фильтрации космические снимки

Аннотация

Рассмотрен ряд модифицированных и новых алгоритмов фильтрации космических снимков. Разработаны алгоритмы фильтрации изображений на основе двухслойной сети прямого распространения. Выполнены сравнительные оценки качества полученных алгоритмов. Осуществлены программная реализация алгоритмов и тестирование на МВС семейства «СКИФ».

Для цитирования

Хачумов В.М., Фраленко В.П. Высокопроизводительная обработка изображений на кластерных устройствах // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 6. С. 38–46.

Список источников

Buscema, M., Recirculation neural networks // Substance Use & Misuse. 1998. V. 33. № 2. P. 383-388.
Durai, A. S., Saro, A. E., Phil, M., An Improved Image Compression approach with Self-Organizing Feature Maps using Cumulative Distribution Function // GVIP Journal, 2006. V. 6. I. 2. September. P. 122-128. http://www.icgst.com/gvip/Volume6/Issue2/P1150630002.pdf

[1] Buscema, M., Recirculation neural networks // Substance Use & Misuse. 1998. V. 33. № 2. P. 383-388.

[2] Durai, A. S., Saro, A. E., Phil, M., An Improved Image Compression approach with Self-Organizing Feature Maps using Cumulative Distribution Function // GVIP Journal, 2006. V. 6. I. 2. September. P. 122-128. http://www.icgst.com/gvip/Volume6/Issue2/P1150630002.pdf