영상처리시 처리 요구 되는 영상데이터의 크기에 비례하여 시스템의 부담은 더욱 더 증가하게 된다. 특히 클라이언트로부터 전송되는 영상 데이터를 실시간으로 서버에서 분석하여 처리하는 원격 영상처리 시스템에서는 처리해야 할 데이터가 집중되는 서버 측에는 데이터의 병목현상이 발생하게 되고, 데이터의 병목현상은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 대의 서버를 두어 처리하는 단순 분산처리를 사용하여 해결 할 수 있으나, 이는 그만큼의 비용 부담을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 영상 데이터 처리의 병목현상을 해결하기 위한 분산 시스템에 객체 활성화 기술을 접목시킨 새로운 형태의 분산 영상 처리를 제안하고자 한다. 제안한 방법은 영상 전처리 작업을 최적화 된 시스템에 의해 처리하게 하여 더 높은 성능을 가져올 수 있다. 또한 최적화된 서버의 오류로 인해 정상적으로 동작하지 않을 경우를 대비하여, 네트워크 내의 유휴서버를 활용하여 서비스를 제공할 수 있다.
This paper deals with the Cell-based distributed processing for generating free viewpoint images by merging multiple differently focused images. We previously proposed the method of generating free viewpoint images without any depth estimation. However, it is not so easy to realize real-time image reconstruction based on our previous method. In this paper, we discuss the method to reduce the processing time by dimension reduction for image filtering and Cell-based distributed processing. Especially, the method of high-speed image reconstruction by the Cell processor on SONY PLAYSTATION3(PS3) is described in detail. We show some experimental results by using real images and we discuss the possibility of real-time free viewpoint image reconstruction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4948-4967
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2017
On mobile devices, image sequences are widely used for multimedia applications such as computer vision, video enhancement, and augmented reality. However, the real-time processing of mobile devices is still a challenge because of constraints and demands for higher resolution images. Recently, heterogeneous computing methods that utilize both a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU) have been researched to accelerate the image sequence processing. This paper deals with various optimizing techniques such as parallel processing by the CPU and GPU, distributed processing on the CPU, frame buffer object, and double buffering for parallel and/or distributed tasks. Using the optimizing techniques both individually and combined, several heterogeneous computing structures were implemented and their effectiveness were analyzed. The experimental results show that the heterogeneous computing facilitates executions up to 3.5 times faster than CPU-only processing.
The Active Appearance Model (AAM) is a class of deformable models, which, in the segmentation process, integrates the priori knowledge on the shape and the texture and deformation of the structures studied. This model in its sequential form is computationally intensive and operates on large data sets. This paper presents another framework to implement the standard version of the AAM model. We suggest a distributed and parallel approach justified by the characteristics of the model and their potentialities. We introduce a schema for the representation of the overall model and we study of operations that can be parallelized. This approach is intended to exploit the benefits build in the area of advanced image processing.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
This study proposes a distributed parallel processing system, called the Fast Analysis System for remote sensing daTa(FAST), for large-scale satellite image processing and analysis. FAST is a system that designs jobs in vertices and sequences, and distributes and processes them simultaneously. FAST manages data based on the Hadoop Distributed File System, controls entire jobs based on Apache Spark, and performs tasks in parallel in multiple slave nodes based on a docker container design. FAST enables the high-performance processing of progressively accumulated large-volume satellite images. Because the unit task is performed based on Docker, it is possible to reuse existing source codes for designing and implementing unit tasks. Additionally, the system is robust against software/hardware faults. To prove the capability of the proposed system, we performed an experiment to generate the original satellite images as ortho-images, which is a pre-processing step for all image analyses. In the experiment, when FAST was configured with eight slave nodes, it was found that the processing of a satellite image took less than 30 sec. Through these results, we proved the suitability and practical applicability of the FAST design.
6-DOE simulator system is designed to real-time processing for motion control, data acquisition, image generation and image processing etc.. In this paper, we introduce hardware and software design technologies for distributed processing, event-trapping, system monitoring and time scheduling procedure in 6-DOF simulator system design.
We build up distributed database of medical picture and design and realize H/W & S/W of special image workstation. We build up high speed image transmission system for distributed database and retrieval of various medical pictures in w ard through image transmission system and realize integrated image diagnosis. This system improves medical service by speedy diagnosis and enables more precise diagnosis by integrated image diagnosis through distributed database. In economical view this system curtails huge cost of film processing and transmission, which make medical expense cheaf, because it does not use film. We built up PACS in pediatric hospital of Seoul National University Hopital and tested the system with various medical pictures and showed that speedy integrated image diagnosis is possible.
IoT 시대를 맞아 모바일 기기의 급격한 성능 향상에 힘입어 폭발적으로 증가하는 멀티미디어 빅데이터의 빠른 처리가 요구되고 있다. 하지만, 이런 환경의 대격변 속에서도 이미지 검색 연구 분야에서는 정확도 향상에 주로 초점을 맞춘 나머지, 고해상도 멀티미디어 데이터 Query에 대한 빠른 처리 측면에서는 제대로 대응하지 못하고 있다. 이에 우리는 이미지 검색만을 분산화한 선행연구와 달리 MapReduce 기반 분산 이미지 특징점 추출 기법을 활용하여 정확도는 유지하면서 빠른 응답시간을 확보하며, BIRCH 인덱싱을 기반으로 메모리 확장성까지 해결한 새로운 분산 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 분산 이미지 검색 알고리즘의 정확도, 처리시간, 확장성에 대한 실험을 통해 뛰어난 성능을 확인한다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.84-88
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1999
Recently, the necessity of accessing spatial data from remote computer via network has been increased as distributed spatial data have been increased due to their size and cost. Many methods have been used in recent years for transferring spatial data, such as socket, CORBA, HTTP, RPC, FTP, etc. In this paper, we propose spatial clearinghouse components to access distributed spatial data sources via CORBA and Internet. The spatial clearinghouse components are defined as OLE/COM components that enable users to access spatial data that meet their requests from remote computer. For reusability, we design the spatial clearinghouse with UML and implement it as a set of components. In order to enhance interoperability among different platforms in distributed computing environment, we adopt international standards and open architecture such as CORBA, HTTB, and OpenGIS Simple Features Specifications. There are two kinds of spatial clearinghouse: CORBA-based spatial clearinghouse and Internet-based spatial clearinghouse. The CORBA-based spatial clearinghouse supports COM-CORBA bridge to access spatial data from remote data providers that satisfy the OpenGIS Simple Features Specification for OLE/COM using COM and CORBA interfaces. The Internet-based spatial clearinghouse provides Web-service components to access spatial data from remote data providers using Web-browser.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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