Wspomaganie sprzętowe do wyznaczenia statystyk obrazów naturalnych wyższego rzędu

• Autorzy: Tomaszewska A.

Warianty tytułu

EN

GPU-based natural images statistics calculation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Statystyki obrazów naturalnych, definiowanych jako nieprzetworzone obrazy rejestrowane przez człowieka, charakteryzują się dużą regularnością. Ich cechy wykorzystywane są w wielu aplikacjach grafiki komputerowej takich jak usuwanie szumu, czy kompresja. W artykule przedstawiono algorytm do szybkiego obliczenia statystyk wyższego rzędu na podstawie współczynników falek z wykorzystaniem programowalnego procsora graficznego. W rezultatach przedstawiono wyniki przyspieszenia uzyskanego przy wykorzystaniu GPU w porównaniu z implementacją na CPU.

EN

A natural image is unprocessed reproduction of a natural scene observed by a human. The Human Visual System (HVS), during its evolution, has been adjusted to the information encoded in natural images. Computer images are interpreted best by a human when they fit natural image statistics that can model the information in natural images. The main requirement of such statistics is their striking regularity. It hepls separate the information from noise, reconstruct information which is not avaiable in an image, or only partially avaiable. Other applications of statistics is compression, texture synthesis or finding distortion model in image like blur kernel. The statistics are translation and scale invariant, therefore a distribution of statistics does not depend on the object position in the image and on its size. In this paper there are presented higher order natural image statistics calculations based on GPU. The characteristic of the statistics is that they are independent of the scale and rotation transformations. Therefore, they are suitable for many graphic applications. To analyze images there is used statistics computed in the wavelet domain and there is considered the image contrast. The computation speedup is presented in the results. The paper is organized as follows: the overview of natural images sta-tistics is introduced in Section 2. In Section 3 the GPU-based implementation is described. The obtained results are given in Section 4. Finally, there are presented the concluding remarks.

Słowa kluczowe

PL

statystyki obrazów naturalnych; system wizualny człowieka; programowalny procesor graficzny; GPGPU

EN

natural image statistics; human visual system; graphics processing unit; GPGPU

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 8
• Strony: 899--901
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8, rys., schem., wzory

Twórcy

autor

Tomaszewska A.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, Wydział Informatyki, ul. Żołnierska 52, 71-210 Szczecin,

Bibliografia

• [1] Van der Schaaf A.: Natural Images Statistics and Visual Processing, PhD thesis, Rijksuniversitet Groningen, The Netherlands, 1998.
• [2] Reinhard E., Shirley P., Ashikhim M., Troscianko T.: Second Order Image Statistics in Computer Graphics, In Proc. APGV, 2004.
• [3] Simoncelli E. P.: Modeling the Joint Statistics of Images in the Wavelet Domain, In Proc. SPIE, 44th Annual Meeting, vol. 3813, pp. 188-195, 1999.
• [4] Simoncelli E. P.: Statistical Modeling of Photographic Images. Handbook of Video and Image Processing, 2nd edition ed. Alan Bovik, Academic Press, 2005.
• [5] Buccigrossi R. W., Simoncelli E. P.: Image Compression via Joint Statistical Characterization in Wavelet Domain, In Proc. IEEE Transaction on Image Processing, vol. 8, iss. 12, pp. 1688-1701, 1999.
• [6] Ruderman D. L.: The statistics of Natural Images, Computation in Neural Systems 5, pp. 517-548, 1994.
• [7] Bae Soonmin and Durand Frédo: Statistical Analysis and Transfer of Pictorial Styles, In proceedings of 2004 MIT Student Oxygen Workshop, 2004.
• [8] Lyu S., Simoncelli E. P.: Statistically and Perceptually Motivated Nonlinear Image Representation, Human Vision and Electronic Imaging XII, Proc. Of SPIE-IS&T Electronic Imaging, SPIE, 2007.