Cache memory loaclity optimization for implementation of computer vision and image processing algorithms
العناوين الأخرى
تحسين تركيز الذاكرة المخبأة لتنفيذ خوارزميات الرؤية بالحاسب و معالجة الصور
المؤلف
المصدر
Journal of al Azhar University : Engineering Sector
العدد
المجلد 15، العدد 55 (30 إبريل/نيسان 2020)، ص ص. 604-613، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2020-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
سرعة الذاكرة تمثل واحدة من أهم المشكلات التي تواجه عملية تطوير أنظمة سريعة لمعالجة الصور و الرؤية بالحاسب.
إن سرعة الذاكرة تمثل عنق الزجاجة في تحقيق أداء جيد نظرا للفجوة الكبيرة بين سرعة الذاكرة و سرعة المعالج.
الذاكرة المخبأة هي ذاكرة سريعة جدا و لكنها صغيرة و لا يمكنها تخزين جميع البيانات و التعليمات المطلوبة.
في هذا البحث يتم عمل تحسين لخوازميات الرؤية بالحاسب و معالجة الصور من أجل تحسين الأداء عن طريق زيادة استغلال أفضل للذاكرة المخبأة.
هذه الأمثلة تزيد من التركيز المكاني و التركيز الوقتي لتحسين الأداء.
الأمثلة المقترحة تم تطبيقها على العديد من عمليات معالجة الصور مثل تحويلات الوضوح و مرشحات الصور و التحويلات الهندسية و الشبكات العصبية.
إن تحليلات الوقت لهذه الأنظمة أثبتت تحسينات في السرعة تصل من 30% إلى 70% مقارنة بالطرق المباشرة لتنفيذ هذه الخوارزميات.
الملخص EN
One of the main problems in developing fast image processing and computer vision systems is the memory speed.
Memory speed represents the performance bottleneck due to the large gap between processor and memory speeds.
Cache memory is very fast, but it is small to store all required data and instructions.
In this paper, image processing and computer vision algorithms are optimized to enhance performance by increasing the cache memory utilization.
This optimization increases the spatial locality and temporal locality and improves the system performance.
The proposed optimization is applied on a set of image processing operations such as image intensity transformation, image filtering, geometric transformation, and CNN.
The time analysis of the systems has shown a speed improvement of 30% to 70% compared with direct algorithm implementation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Marakbi, Ashraf. 2020. Cache memory loaclity optimization for implementation of computer vision and image processing algorithms. Journal of al Azhar University : Engineering Sector،Vol. 15, no. 55, pp.604-613.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009742
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Marakbi, Ashraf. Cache memory loaclity optimization for implementation of computer vision and image processing algorithms. Journal of al Azhar University : Engineering Sector Vol. 15, no. 55 (Apr. 2020), pp.604-613.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009742
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Marakbi, Ashraf. Cache memory loaclity optimization for implementation of computer vision and image processing algorithms. Journal of al Azhar University : Engineering Sector. 2020. Vol. 15, no. 55, pp.604-613.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009742
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1009742
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر