WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 18 |

Автоматизированный поиск повторяющихся элементов на ректифицированных изображениях фасадов городских зданийМизин Иван Сергеевич, Якубенко Антон Анатольевич Студент, аспирант Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет Вычислительной математики и кибернетики, Москва, Россия E–mail: ivan.mizin@rambler.ru,toh@graphics.cs.msu.ru Необходимость повышения качества восприятия визуальной информации о пространстве логичным образом ведет к созданию трехмерных геоинформационных систем. Одним из перспективных подходов создания трехмерных карт городов является трехмерное моделирование по фотографиям. Одной из актуальных подзадач является автоматизация анализа изображений фасадов зданий. Полученная с помощью методов компьютерного зрения семантическая информация о фасаде здания позволяет в том числе эффективно реконструировать геометрию фасада и, определяя загораживающие здание объекты переднего плана, восстанавливать текстуру. Целью данной работы является автоматизация поиска повторяющихся фасадных элементов на ректифицированном изображении фасада с учетом априорной информации о регулярности частей фасадов зданий.

Пользователь выделяет прямоугольник одного из окон фасада здания. Для каждого пикселя изображения, как потенциального центра окна, рассчитывается нормализованная кросс-корреляция области вокруг него с соответствующей областью вокруг исходного окна. На полученной карте определяются локальные пики, часть которых фильтруется по порогу. Вычисляются расстояния по вертикали и по горизонтали попарно между всеми пиками. Значения, близкие к кратным другим значениям, удаляются. К оставшимся значениям добавляются значения с небольшой субпиксельной разницей, так как расстояния между окнами в реальности могут быть дробными. Пробегаясь по всем возможным парам потенциальных векторов смещения, в предположении полностью регулярной сетки подсчитывается, сколько окон голосует за данную пару векторов. Выбирается победитель, задающий шаг и смещение регулярной сетки. Все отсутствующие ячейки, в ряду или колонке которых уже есть изначально найденный элемент, заполняются. Алгоритм повторяется для оставшихся ячеек, пока каждая новая итерация добавляет новые окна. Оставшиеся окна считаются выбросами и исключаются. Для получения более точного результата для каждой строки и каждого столбца итеративно выбирается небольшое смещение по вертикали или горизонтали соответственно так, чтобы сумма значений ранее построенной карты корреляции в центрах окон такой сетки была максимальной. Параметры, пороги, цветовое пространство и мера сравнения были выбраны эмпирически как дающие суммарно лучший результат на вручную размеченной базе изображений.

Разработанный автоматизированный метод позволяет с помощью простого взаимодействия с пользователем более точно и надежно находить регулярные сетки повторяющихся фасадных элементов на изображениях фасадов зданий, чем существующие алгоритмы.

Литература 7. Thommen Korah, Christopher Rasmussen “Analysis of Building Textures for Reconstructing Partially Occluded Facades”, ECCV 2008.

8. P. Muller, G. Zeng, P. Wonka, and L. V. Gool. “Image-based Procedural Modeling of Facades”, SIGGRAPH 2007.

Тезисы доклада основаны на материалах исследований, проведенных в рамках грантов Российского фонда фундаментальных исследований (грант №№ 08-01-00883-а, 09-01-92470-МНКС_а).

Исследование многопроцессорного расписания Мирошниченко Роман Викторович Соискатель Ярославский государственный университет имени П.Г.Демидова, факультет информатики и вычислительной техники, Москва, Россия E–mail: markus96@ya.ru Пусть есть N процессоров, скорости выполнения задач которых задаются константами vi > 0 1 i N "i =1..N -1: vi vi+1. Также имеется N работ, где ( ) ( ) obi > 0 1 i N "i =1..N -1: obi obi+1 - их объемы. В любой момент времени ( ) ( ) каждую из задач может выполнять только один механизм (процессор). Необходимо определить расписание: какому процессору какую работу назначить и, при необходимости, моменты передачи работ между механизмами. Цель - минимизировать время выполнения всего комплекса работ и количество передач любой работы между процессорами.

NN T = maxm / : m = 1..N = Tm (*) obi vi m m Определение. Критический набор (КДТ) – набор процессоров и работ, на котором достигается время Т по формуле (*).

Определение. Свободный набор – набор процессоров и работ, не входящих в состав критического.

Утверждение 1. Все процессоры из критического набора должны работать постоянно.

Следствие 1. За Т в критическом наборе будет выполнен нужный объем.

Утверждение 2. Все работы из свободного набора должны выполняться процессорами из свободного набора.

Утверждение 3. Весь план работ можно разбить на два подмножества: критический набор и свободный набор - без их пересечения (свободный набор может быть пустым).

Утверждение 4. Существует расписание критического набора, при котором процессоры работают время Т без помех друг другу.

Теорема 1. Любую задачу, обладающую свободным набором, можно разбить на несколько непересекающихся подзадач, состоящих только из критических наборов.

Определение. Минимальный набор (минКДТ) – набор процессоров и работ, на котором достигается Т и в котором не существует двух подмножеств индексов работ IO и механизмов IM, таких, что ob / v = T.

ii IO IM Определение. Расписание (N -1) 2 +1 - это расписание минимального набора, при котором каждая из (N-1) работ выполняется своей парой процессоров.

Теорема 2. Любой критический набор, не являющимся минимальным набором, можно разбить на несколько минимальных наборов с тем же временем выполнения робот.

Теорема 3. Для любого минимального набора существует (N -1) 2 +1 расписание.

Данный труд рассматривает динамическую задачу многопроцессорного расписания.

Решение любой задачи данного класса сводится к нахождению расписания в атомарных подзадачах с интересными свойствами. На их основе формулируются и доказываются вспомогательные утверждения. Сформулирована и доказана теорема о существовании решения за минимально возможное время, при котором минимизируется количество передач между процессорами. На основе исследования был разработан алгоритм, зарегистрированный в ОФАП (номер ОФАП 9001 от 27.08.2007, номер ВНТИЦ 50200701911 от 06.09.2007.).

Оптимизация блочного умножения разреженных матриц на вектор для графических акселераторов* Монаков Александр Владимирович, Кравец Алексей Сергеевич аспирант, студент Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия e-mail: {amonakov,kayrick}@ispras.ru Современные графические акселераторы являются программируемыми многоядерными вычислительными устройстами, по производительности превосходящими процессоры за счёт высокого параллелизма работы. В связи с этим они начинают использоваться для ускорения вычислений общего назначения. Так, для акселераторов Nvidia была разработана модель программирования CUDA [2], позволяющая писать программы для акселератора на языке Си с расширениями.

Для эффективного переноса вычислений на акселератор требуется выделить достаточное количество параллельных потоков (на акселераторах Nvidia необходимо запускать несколько тысяч одновременно выполняющихся потоков) и организовать эффективную работу с памятью акселератора. В связи с этим написание эффективных реализаций типичных задач, таких как перемножение матриц и FFT, является нетривиальной задачей.

В ряде численных задач, решаемых на компьютерах, используются операции с разреженными матрицами. Разреженные матрицы характеризуются очень малой долей ненулевых элементов; соответственно, для их хранения используются специальные структуры данных, хранящие только значения и координаты ненулевых элементов [3].

Целью нашей работы является разработка эффективной реализации умножения разреженной матрицы на вектор. Эта операция, как правило, требует наибольших временных затрат в методах, работающих с разреженными матрицами.

Производительность при работе с разреженными матрицами сильно зависит от выбранного формата данных. В работе [1] произведён обзор производительности реализаций, работающих с различными неблочными форматами.

Поскольку на графических акселераторах Nvidia производительность умножения разреженной матрицы на вектор часто ограничена пропускной способностью памяти, использование блочных форматов позволяет улучшить производительность за счёт сокращения объёма данных, требующихся для записи координат ненулевых элементов.

В работе описывается реализация блочного метода умножения разреженной матрицы на вектор. Обсуждаются способы поднятия производительности за счёт использования гибридного формата данных и переупорядочивания матрицы. Также приводятся результаты тестирования на ускорителе Geforce GTX280, показывающие ускорение на 15% – 70% по сравнению с работой [1].

Литература a. N. Bell, M. Garland. Efficient Sparse Matrix-Vector Multiplication on CUDA.

http://mgarland.org/files/papers/nvr-2008-004.pdf b. CUDA 2.1 Programming Guide.

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/2_1/toolkit/docs/NVIDIA_CUDA_Pr ogramming_Guide_2.1.pdf c. Richard Wilson Vuduc. Automatic performance tuning of sparse matrix kernels. Technical report, 2003.

* Исследования поддержаны грантами РФФИ и Royal Society Численная реализация метода внесённой границы для моделирования вязкой несжимаемой жидкости в областях сложной конфигурации Мортиков Евгений Валерьевич студент Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова, факультет Вычислительной Математики и Кибернетики, Москва, Россия E-mail: takeit8ezi@gmail.com Во многих задачах вычислительной гидродинамики встречаются области со сложной геометрией. Часто для решения подобных задач используют криволинейные сетки, соответствующие границам области. Такой подход требует больших вычислительных затрат для генерации сетки, особенно в задачах с движущимися или деформируемыми границами. В настоящее время, в области вычислительной гидродинамики растущее внимание уделяется методам решения задач о течении в сложных областях на декартовых сетках. К преимуществам такого подхода можно отнести легкость и экономичность построения прямоугольных сеток, а также относительную наглядность конечно-разностных схем, получающихся в результате дискретизации. Основной сложностью является представление краевых условий на криволинейной границе с необходимой точностью.

Первые попытки повысить точность аппроксимации краевых условий на криволинейной границе на декартовых сетках появились в конце пятидесятых годов XX века. В настоящее время все большее распространение получают различные варианты метода внесённой границы, позволяющие решать задачи течения вязкой несжимаемой жидкости в областях со сложной геометрией, применяя декартовы сетки. Одной из важных причин появления подобных методов является растущее количество задач со сложной геометрией и движущимися границами, для которых приближение границы ступеньками оказывается грубым, а представление расчетной области криволинейными сетками будет избыточным для предъявляемых требований к точности получаемого решения.

В докладе рассматривается численная реализация одного из вариантов метода внесенной границы (метода фиктивных ячеек) и его применение для решения двухмерных задач об обтекании кругового цилиндра, о течении над ступенькой, об обтекании нескольких круговых цилиндров в различной конфигурации, а также трехмерной задачи о течении вокруг сферы. Полученные результаты используются для демонстрации возможностей метода и для сравнения с экспериментальными данными и с методами, основанными на построении криволинейной сетки, соответствующей границам области.

Литература 1. R. Mittal, G. Iaccarino. Immersed boundary methods. Annual Review of Fluid Mechanics 2005 37: 239-261. 2005.

2. J. Mohd-Yosuf. Combined immersed boundary/B-spline methods for simulation of flow in complex geometries. Annual Research Briefs, Center for Turbulence Research 317-328. 1997.

Метод автоматического выделения терминалей дофаминергических нейронов на изображениях фронтальных срезов стриатума Мягков Артем Александрович, Яшина Вера Владимировна Студент; научный сотрудник Московский Государственный Университет имени М. В. Ломоносова;

Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, Москва, Россия e-mail: aem.istranet@gmail.соm, werayashina@gmail.com Данная работа посвящена описанию метода автоматизации получения экспериментальных данных, необходимых для наполнения модели преклинической стадии болезни Паркинсона (БП) (Ogawa, 1987). БП характеризуется прогрессивной дегенерацией дофаминергических (ДА-ергических) нейронов в компактной части черной субстанции, приводящей к снижению уровня дофамина в стриатуме, в результате чего теряется способность контролировать движения. Модель БП представляет различия характеристик ДА-ергических нейронов в "опытной" и "контрольной" группах.

Использование разработанного метода позволяет количественно оценить дегенерацию ДА-ергических нейронов в черной субстанции и их аксонов в стриатуме у мышей под влиянием специфического нейротоксина, а также функциональное состояние ДАергических нейронов и аксонов, сохранившихся после воздействия нейротоксина.

Исходными данными являются цифровые изображения окрашенных срезов различных областей головного мозга. Экспериментальные данные были получены на изображениях дистальных отделов аксонов (терминалей). Предлагаемый метод: 1) основан на следующих операциях математической морфологии: открытие, тоновая реконструкция (Vincent, 1993), закрытие, преобразование "дно шляпы", морфологический градиент, морфологический водораздел; 2) позволяет: сглаживать неоднородный сложный фон, выделять мелкие объекты на изображениях в зависимости от заданных размеров и значений яркости, устранять объекты, находящиеся не в фокусе, разделять близко находящиеся объекты, вычислять характеристики выделенных объектов; 3) предназначен для автоматического выделения терминалей дофаминергических нейронов на изображениях фронтальных срезов стриатума.

С помощью разработанного метода был проведен анализ десяти срезов головного мозга (пять изображений из "опытной" группы и пять изображений из "контрольной" группы), основными задачами которого являлись: сравнение результатов автоматического и ручного выделения терминалей; подсчет характеристик терминалей;

выявление различий в "опытной" и "контрольной" группах. Экспериментальные исследования подтвердили возможность и целесообразность автоматизации обработки и анализа изображений срезов с помощью разработанного метода.

Литература 1. N. Ogawa, K. Mizukawa, Y. Hirose et al. (1987) Mptp-induced parkinsonian model in mice: biochemistry, pharmacology and behavior. // Eur Neurol., Vol.26, № 1. p.16–23.

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 18 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.