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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제5권 제2호
발행연도
2009.1
수록면
105 - 116 (12page)

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To solve the general problems surrounding the application of genetic algorithms in stereo matching, two measures are proposed. Firstly, the strategy of simplified population-based incremental learning (PBIL) is adopted to reduce the problems with memory consumption and search inefficiency， and a scheme for controlling the distance of neighbors for disparity smoothness is inserted to obtain a wide-area consistency of disparities. In addition, an alternative version of the proposed algorithm, without the use of a probability vector, is also presented for simpler set-ups. Secondly, programmable graphics-hardware (GPU) consists of multiple multi-processors and has a powerful parallelism which can perform operations in parallel at low cost. Therefore, in order to decrease the running time further, a model of the proposed algorithm, which can be run on programmable graphics-hardware (GPU), is presented for the first time. The algorithms are implemented on the CPU as well as on the GPU and are evaluated by experiments. The experimental results show that the proposed algorithm offers better performance than traditional BMA methods with a deliberate relaxation and its modified version in terms of both running speed and stability. The comparison of computation times for the algorithm both on the GPU and the CPU shows that the former has more speed-up than the latter, the bigger the image size is.
#Image filtering #Performance Evaluation #General-Purpose Computation Based on GPU #GPU #Population-Based Incremental Learning

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D. Marr / 1979 / A Computational Theory of Human Stereo Vision / Proc. Royal Soc. B204 : 301 ~ 328 google schola D. V. Papadimitriou / 1996 / Epipolar Line Estimation and Rectification for Stereo Image Pairs / IEEE Transactions on Image Processing 5 (4) : 672 ~ 676 google schola D.Luebke / 2004 / GPGPU: general purpose computation on graphics hardware / ACM SIGGRAPH 2004 Course Notes : 33 ~ google schola Fang-Chih Tien / 2004 / Solving Line-Feature Stereo Matching with Genetic Algorithms in Hough Space / Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers 21 (5) : 516 ~ google schola J. BOLZ / 2003 / Sparse matrix solvers on the GPU: conjugate gradients and multigrid / ACM SIGGRAPH 2003 Papers : 917 ~ 924 google schola

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