Article

Article title FASTER PROCESSING AND ALGORITHMS WHEN FILTERING IMAGES BASED ON DCT
Authors S.S. Krivenko, V.V. Lukin, O.I. Eremeev, V.V. Voronin, V.I. Marchuk
Section SECTION III. MICROELECTRONICS, SIGNAL PROCESSING
Month, Year 01, 2013 @en
Index UDC 004.932.2
DOI
Abstract The paper deals with the distributed digital image processing to speed filtering and storage of information, which determines the visual quality. Proposed several approaches to the implementation of DCT filtering overlapping blocks that allow us to give guidelines for choosing the parameters of the algorithms and to consider options for processing for increased performance. Showed that the distribution-based filtering of discrete cosine transform to accelerate the processing of tens of times faster than the standard algorithm. However, in accordance with generally accepted metrics visual quality deteriorates slightly.

Download PDF

Keywords Distributed computing; discrete cosine transform; image filters; the visual quality of the images.
References 1. Марчук В.И., Воронин В.В., Шерстобитов А.И. и др. Методы цифровой обработки сигналов для решения прикладных задач: Монография / Под ред. В.И. Марчука. – М.: Изд-во "Радиотехника", 2012. – 128 с.
2. Chatterjee P., Milanfar P. Is Denoising Dead? // IEEE Transactions on Image Processing. – 2010. – Vol. 19 (4). – P. 895-911.
3. Lukin V., Abramov S., Ponomarenko N., Egiazarian K., Astola J. Image Filtering: Potential Efficiency and Current Problems // Proceedings of ICASSP. –2011. – P. 1433-1436.
4. Lukin V.V., Oktem R., Ponomarenko N., Egiazarian K. Image filtering based on discrete cosine transform // Telecommunications and Radio Engineering. – 2007. – Vol. 66 (18). – P. 1685-1701.
5. Лукин В.В., Февралев Д.В., Пономаренко Н.Н. Исследование потенциальной эффективности фильтрации изображений на основе дискретного косинусного преобразования
// Радіоелектронні і комп’ютерні систем. – 2009. – № 4. – С. 17-25.
6. Ponomarenko N., Silvestri F., Egiazarian K., Carli M., Astola J., Lukin V. On betweencoefficient contrast masking of DCT basis functions // Proceedings of VPQM. – 2007. – P. 4.
7. Wang Z., Simoncelli E.P., Bovik A.C. Multi-scale structural similarity for image quality assessment// IEEE Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers. – 2003. – P. 43-49.
8. Марчук В.И., Воронин В.В., Шерстобитов А.И. Cравнительный анализ результатов восстановления изображений двумерным методом размножения оценок и его модификаций// Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2010. – Т. 6 (1). – С. 26-34.

Comments are closed.