Российские ученые ускорили цифровую обработку картинок почти в семь раз
В России разработали устройство для фильтрации визуальной информации, скорость обработки изображений у которого почти в 7 раз выше, чем у других российских и зарубежных аналогов, сообщает 27 ноября пресс-служба Минобрнауки России.
Исследователи из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ), который участвует в программе «Приоритет 2030», изобрели устройство для фильтрации визуальной информации.
«Исследования показали, что у цифрового фильтра с новой, усовершенствованной архитектурой нет российских или зарубежных аналогов и есть ряд важных преимуществ. Новая архитектура фильтра позволяет увеличить скорость обработки сигнала в 1,33 — 6,9 раза, а производительность — в 1,31 — 4,12 раза (в зависимости от того, с какой архитектурой идет сравнение и заданных технических параметров). Новое устройство целесообразно использовать там, где важна, прежде всего, скорость обработки данных — в системах, работающих в режиме реального времени», — говорится в сообщении.
Обработка изображений «в цифре» на сегодняшний день становится всё более востребованной в жизни. Она широко применяется в системах спутникового и видеонаблюдения, распознавания лиц, геолокации, контроля качества на производстве, в медицине и других областях. Также существует большой спрос на обработку визуальной информации в режиме реального времени, а для этого необходимо обеспечить высокую скорость анализа поступающих данных.
«Нагрузка на цифровые фильтры постоянно растет по мере увеличения разрешающей способности устройств, принимающих сигнал, и усложнения выполняемых ими задач. Устройствам необходимо выполнять всё более сложные вычислительные операции, что требует дополнительного времени. Ученые из СКФУ смогли повысить быстродействие таких систем обработки изображения и разработали уникальное устройство для цифровой фильтрации сигналов», — рассказал ректор СКФУ Дмитрий Беспалов.
По словам Павла Ляхова, заведующего кафедрой математического моделирования СКФУ и отделом модулярных вычислений и искусственного интеллекта Северо-Кавказского центра математических исследований при вузе, основная вычислительная нагрузка при фильтрации ложится на выполнение операций умножения. Поэтому, что бы увеличить скорость работы цифрового фильтра, необходимо стремиться уменьшить количество каких операций. Это возможно при одновременном использовании метода фильтрации Винограда и метода ведения параллельных вычислений.
Ранее эти методы не применялись совместно. Специалисты СКФУ первыми математически описали алгоритмы оптимизированной таким образом фильтрации и создали специальное устройство.
