Przegląd możliwości wydajnej implementacji algorytmów przetwarzania obrazów w środowisku MATLAB

• Autorzy: Kopacz B. , Piórkowski A.

Identyfikatory

DOI

10.21936/si2017_v38.n3.820

Warianty tytułu

EN

A review of the efficient algorithm implementation for image processing in the ImageJ and MATLAB environments

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszym artykule przedstawiono sposoby implementacji czasochłonnych procedur numerycznych dla środowiska Matlab. Rozważono możliwość skompilowania kodu napisanego w języku C do pliku wykonywalnego mex, skompilowanie kodu źródłowego w języku C# do biblioteki dll i wywołanie z niej funkcji w środowisku Matlab, a także wykorzystanie wtyczek programowych dla środowiska ImageJ. Powyższe implementacje odniesiono do równoważnego algorytmu stworzonego w kodzie skryptowym Matlab. Przetestowano dwa warianty: dla obliczeń jednowątkowych i równoległych. Badania przeprowadzono implementując algorytm statystycznej dominacji, służący do preprocessingu obrazów. Otrzymane wyniki przedstawiono w tabelach i opatrzono komentarzem.

EN

This article shows methods of time-consuming numerical procedures implementation for the Matlab environment. There are sonsidered possibilities to compile code written in C and the executable file mex, compile the source code in C# dll and call it in Matlab, and the use of plug-ins for ImageJ environment. These implementations were referred to the equivalent algorithm created in MATLAB scripting code. There were tested two variants: for the calculation of single-threaded and parallel. The study was conducted by implementing the algorithm of statistical dominance for preprocessing images. The results are shown in the tables, and annotated.

Słowa kluczowe

PL

przetwarzanie obrazów; Matlab

EN

image processing; Matlab

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 38, nr 3
• Strony: 177--190
• Opis fizyczny: Bibliogr.

Twórcy

autor

Kopacz B.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej

autor

Piórkowski A.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• 1. Piórkowski A.: A Statistical Dominance Algorithm for Edge Detection and Segmentation of Medical Images. ITIB 2016, AISC, vol. 471, Springer, 2016, s. 3÷14.
• 2. Popowicz A., Kurek A.R.: An Algorithm for Joint and Bone Localization in USG Images of Rheumatoid Arthritis. Studia Informatica, 37 (3B), 2016, s. 7÷19.
• 3. Bielecka M., Korkosz M.: Generalized Shape Language Application to Detection of a Specific Type of Bone Erosion in X-ray Images. LNCS, Springer, 2016, s. 531÷540.
• 4. Bielecka M., Bielecki A., Korkosz M., Skomorowski M.,Wojciechowski W., Zielinski B.: Application of Shape Description Methodology to Hand Radiographs Interpretation. LNCS, Springer, 2010, s. 11÷18.
• 5. Tselikis G., Tselikas N.: C: From Theory to Practice. Boca Raton, CRC Press, 2014.
• 6. C# Language Specification, Ecma (dostęp 29.12.2016), http://www.ecma-international. org/publications/files/ECMA-ST/Ecma-334.pdf
• 7. Blanchet G., Charbit M.: Digital Signal and Image Processing Using MATLAB. John Wiley & Sons, London 2006.
• 8. Augustyn D., Kunc S.: Efektywność programów przeznaczonych do symulacji ciągłych układów dynamicznych, wykorzystujących moduł Parallel Extensions to. NET Framework, uruchamianych na komputerach z procesorami wielordzeniowymi. Studia Informatica, 31(3), 2010, s. 53÷76.
• 9. Broeke J. i in.: Image Processing with ImageJ. Packt Publishing, Birmingham 2015.
• 10. Sarang P.: Java Programming. Mc Graw Hill, New York 2012.
• 11. Kernighan B., Ritchie D.: Język ANSI C. WNT, Warszawa 2000.
• 12. Reiter E., Johnson C.: Limits of Computation: An Introduction to the Undecidable and the Intractable. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton 2012.
• 13. Novák I. i in.: Visual Studio 2010 and .NET 4 Six-in-One. Wrox Press Ltd., 2010.
• 14. Toub S.: Patterns of Parallel Programming. Understanding and Applying Parallel Patterns with the .Net Framework 4 and Visual CSharp. Parallel Computing Platform, Microsoft Corporation, February 2010.
• 15. http://bigwww.epfl.ch/sage/soft/mij/, dostęp 28.12.2016.
• 16. https://imagej.nih.gov, dostęp 28.12.2016.
• 17. https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/bringing-java-classes-and-methods-into-matlab-workspace.html, dostęp 27.12.2016.
• 18. https://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/introducing-mex-files.html, dostęp 27.12.2016.