Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Implementation of real time image processing algorithms on mobile devices
Języki publikacji
Abstrakty
W niniejszym artykule dokonano krótkiego przeglądu najpopularniejszych systemów operacyjnych dedykowanych dla szeroko pojętych urządzeń mobilnych. Następnie przedstawiono jednoukładowy zestaw uruchomieniowy DevKit8000 z procesorem OMAP3530 oraz z zainstalowaną dystrybucją systemu operacyjnego Linux o nazwie Angstrom. Taka konfiguracja stanowiła platformę mobilną dla implementacji algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów rastrowych, przechwytywanych ze strumienia wideo, rejestrowanego w czasie rzeczywistym. W ramach badań symulacyjnych dokonano porównania wydajności i obciążenia jednostek obliczeniowych platformy DevKit8000 i średniej klasy komputera osobistego. Głównymi zadaniami testowanych aplikacji była detekcja krawędzi i detekcja ruchu połączona z filtracją i dynamicznym progowaniem obrazu.
This article provides a brief overview of the most popular of existing operating systems dedicated for mobile electronic devices usage. The compact board, DevKit8000, using OMAP3530 microprocessor is investigated. The board is loaded with the GNU/Linux operating system - Angstrom. The abovementioned platform powered by Linux is used for implementation of real time Image Processing Algorithms. Efficiency and computational load between DevKit8000 platform and computer PC are compared. In applications the algorithms of extraction edges and motion detection based on filtering and dynamic pictures thresholding were implemented.
Rocznik
Tom
Strony
139--144
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., rys., tab
Twórcy
Bibliografia
- [1] Morris B., The Symbian OS architecture sourcebook : design and evolution of a mobile phone OS, John Wiley & Sons, Juny 2007, pp. 630.
- [2] Burnette E., Hello, Android: Introducing Google's Mobile Development Platform, Pragmatic Bookshelf, Nov. 2009.
- [3] Evers R., Craig J. J., Professional BlackBerry, Wrox., July 2005, pp. 308.
- [4] Corbet J., Rubini A., Linux Device Drivers, O'Reilly Media, June 2001.
- [5] DevKit8000 User Manual, Version 1.0.s
- [6] Bradski G., Kaehler A., Learning OpenCV, Computer Vision with the OpenCV Library, O'Reilly Media, Sep. 2008.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPG8-0032-0020