An Improved Hybrid Approach to Parallel Connected Component Labeling using CUDA

소영성; Hadi Ashraf; 김인택

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 소영성 Hadi Ashraf 김인택

저널정보: 한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제16권 제1호

발행연도: 2015.1

수록면: 1 - 8 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

In many image processing tasks, connected component labeling (CCL) is performed to extract regions of interest. CCL was usually done in a sequential fashion when image resolution was relatively low and there are small number of input channels. As image resolution gets higher up to HD or Full HD and as the number of input channels increases, sequential CCL is too time-consuming to be used in real time applications. To cope with this situation, parallel CCL framework was introduced where multiple cores are utilized simultaneously. Several parallel CCL methods have been proposed in the literature. Among them are NSZ label equivalence (NSZ-LE) method[1], modified 8 directional label selection (M8DLS) method[2], and HYBRID1 method[3]. Soh [3] showed that HYBRID1 outperforms NSZ-LE and M8DLS, and argued that HYBRID1 is by far the best. In this paper we propose an improved hybrid parallel CCL algorithm termed as HYBRID2 that hybridizes M8DLS with label backtracking (LB) and show that it runs around 20% faster than HYBRID1 for various kinds of images.

#Connected Component Labeling #CCL) #Parallel Connected Component Labeling #Compute Unified Device Architecture #CUDA) #Graphics Processing Unit #GPU)

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

A. Rosenfeld / 1982 / Digital Picture Processing / Academic Press

F. Chang / 2004 / A linear-time Component-labeling algorithm using contour tracing technique / Computer Vision and Image Understanding 93 (2) : 206 ~ 220

K. Hawick / 2010 / Parallel graph component labeling with GPUs and CUDA / Parallel Computing 36 (12)

K. Suzuki / 2003 / Linear-time connected-component labeling based on sequential local operations / Computer Vision and Image Understanding 89 (1) : 1 ~ 23

K. Wu / 2009 / Optimizing two-pass connected-component labeling algorithms / Pattern Analysis & Applications 12 (2) : 117 ~ 135

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

소영성

소속기관 한국융합신호처리학회

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 3 이용수 0

Hadi Ashraf

소속기관 한국융합신호처리학회

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 1 이용수 0

김인택

소속기관 한국융합신호처리학회

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 2 이용수 0

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (10)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)