Цветков Виктор Юрьевич, доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой инфокоммуникационных технологий
220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6
Tsviatkou Viktar Yu., PhD, Associate Professor, Head of the Department of Infocommunications
220013, Minsk, P. Brovky str., 6
Рассматривается задача параллельной сегментации полутоновых изображений по яркости для реализации на базе программируемых логических интегральных схем. Сегментация разделяет изображение на области, образованные из пикселей с примерно одинаковыми яркостями, и является вычислительно сложной операцией из-за многократной проверки значения каждого пикселя на возможность присоединения к смежной области. Для ускорения сегментации разработаны параллельные алгоритмы выращивания областей, в которых обработка начинается с окрестностей предварительно выделенных начальных пикселей роста. Условие присоединения к области смежного пикселя учитывает среднюю яркость области для ограничения дисперсии значений ее пикселей. Поэтому при добавлении к области каждого нового пикселя ее средняя яркость пересчитывается. Это приводит к высокой временной сложности. В некоторых параллельных алгоритмах вычисляется выборочное среднее в окне небольшого размера, что позволяет незначительно снизить временную сложность при согласовании размера окна с размерами сегментов. Для существенного снижения временной сложности в статье предложена модель параллельного выращивания областей изображения на основе упрощенного условия присоединения смежных пикселей к области, учитывающего выборочное среднее значение яркости области по маршруту роста, связывающему граничный пиксель области и начальный пиксель роста через последовательность пикселей, используемых для присоединения рассматриваемого граничного пикселя к области. Существенное уменьшение временной сложности предложенной модели параллельного выращивания областей изображения по сравнению с известными моделями достигается за счет незначительного увеличения пространственной сложности.
The problem of parallel segmentation of halftone images by brightness for implementation on the basis of programmable logic integrated circuits is considered. Segmentation divides an image into regions formed from pixels with approximately the same brightness, and is a computationally complex operation due to multiple checks of the value of each pixel for the possibility of joining an adjacent region. To speed up segmentation, parallel algorithms for growing areas have been developed, in which processing begins from the neighborhoods of preselected initial growth pixels. The condition of joining an adjacent pixel to an area takes into account the average brightness of the area to limit the variance of its pixel values. Therefore, when each new pixel is added to the area, its average brightness is recalculated. This leads to high time complexity. In some parallel algorithms, the sample mean is calculated in a small window, which makes it possible to slightly reduce the time complexity when matching the window size with the segment sizes. To significantly reduce the temporal complexity, the article proposes a model for the parallel growth of image regions based on a simplified condition for joining adjacent pixels to a region, taking into account the sample average value of the region's brightness along the growth route connecting the boundary pixel of the region and the initial growth pixel through a sequence of pixels used to attach the considered boundary pixel to area. A significant decrease in the temporal complexity of the proposed model of parallel growing of image regions in comparison with the known models is achieved due to a slight increase in the spatial complexity.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.