【事例】画像処理プログラムに対する自動並列化オスカーテクノロジー

OSCARTechコンパイラによる画像処理プログラムの高速化の事例を紹介

『OSCARTechコンパイラ』は、幅広いソフトウェア・プログラムの自動並列化に対応。

画像内の物体の動きの大きさ（動きのベクトル）を検出する「Optical Flow」
による基礎的な画像処理アルゴリズムに対して自動並列化を行った事例を紹介します。

本事例では、ブロックマッチング（ある瞬間の静止画からブロックを切り出し、
次の瞬間の同一座標の付近を探査し、最も似ているブロックを選択、判断する方法）
で並列化を試みました。

【事例】
■Optical Flow：画像内の物体の動きの向きと大きさ（動きのベクトル）を検出
■検証環境：Raspberry Pi 2（Cortex-A7, 4 Core, 900Mhz, OS:Raspbian OS）
■動きベクトル生成までの時間
　・1コア：936ms ／ 1.0倍
　・2コア：480ms ／ 1.9倍
　・3コア：340ms ／ 2.7倍

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関連リンク - https://www.oscartech.jp/casestudy/case01

基本情報【事例】画像処理プログラムに対する自動並列化

【その他の事例】
■画像エッジ抽出
　画像内の物体の縁取りを検出する、画像認識の前処理として使われるプログラムの
　「画像エッジ抽出」を用い、5×5 Laplacian of Gaussianフィルターによるノイズ低減後の
　2次微分値の符号変化点で、1次微分値が規定値より大きいところをエッジと判断。

■遂次近似画像再構成
　X線CT撮影で得られた投影データを使って測定物を再現させる手法のひとつで、
　2次元遂次近似アルゴリズムを用いた「遂次近似画像再構成」を試みた。

■3次元コーンビーム
　3次元コーンビーム（円錐状）ビームの投影データからFeldkamp法により画像を
　再構成する「3次元コーンビーム法」の並列化を試みた。
　
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