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Parallel Connected Component Labeling Based on the Selective Four Directional Label Search Using CUDA 원문보기

信號處理·시스템學會 論文誌 = Journal of the institute of signal processing and systems, v.16 no.3, 2015년, pp.83 - 89  

Soh, Young-Sung (명지대학교) ,  Hong, Jung-Woo (명지대학교)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Connected component labeling (CCL) is a mandatory step in image segmentation where objects are extracted and uniquely labeled. CCL is a computationally expensive operation and thus is often done in parallel processing framework to reduce execution time. Various parallel CCL methods have been propose...

주제어

#Connected Component Labeling (CCL)   #Parallel Connected Component Labeling   #Compute Unified Device Architecture (CUDA)   #Graphics Processing Unit (GPU)  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • In this chapter, we propose a new hybrid parallel CCL method termed as HYBRID3 which is a combination of S4DLS and LB[4]. First we present S4DLS and LB in detail and then describe HYBRID3.
  • In this paper, we present a new hybrid method termed as HYBRID3 for parallel CCL using CUDA. We apply selective 4 directional label search (S4DLS) and label backtracking (LB)[4] alternately to initial label array.
  • also proposed HYBRID2 that combines M8DLS with LB and reported far better performance than HYBRID1. In this paper, we proposed HYBRID3 that uses S4DLS and LB in alternate fashion and showed that HYBRID3 performed better than HYBRID2 for various kinds of images.
  • Some of these approaches were sequential[1][2][5] and some others were parallel[4][6][7][8][9][10]. Since parallel CCL shows inherently faster performance than sequential version and the scope of this paper is confined to parallel CCL, we review relevant works pertaining only to parallel CCL.

대상 데이터

  • For the experiment, 8 types of images were used. All are of size 320 x 240 with 8 bits/pixel.
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참고문헌 (10)

  1. K. Wu, E. Otoo, and K. Suzuki, "Optimizing two-pass connected-component labeling algorithms," Pattern Analysis & Applications vol. 12 issue 2, pp. 117-135, 2009. 

    상세보기 crossref

  2. K. Suzuki, I. Horiba, and N. Sugie, "Linear-time connected-component labeling based on sequential local operations,"Computer Vision and Image Understanding vol. 89 issue 1, pp. 1-23, 2003. 

    상세보기 crossref

  3. R. Farber, CUDA Application Design and Development, Waltham: Elsevier, 2011. 

  4. Y. Soh,H. Ashraf, and I. Kim, "An Improved Hybrid Approach to Parallel Connected Component Labeling using CUDA," Journal of the Institute of Signal Processing and Systems, Vol. 16, No. 1, pp.1-8, Jan. 2015. 

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  5. F. Chang, C. Chen, and C. Lu, "A linear-time Component-labeling algorithm using contour tracing technique,"Computer Vision and Image Understanding vol. 93 issue 2, pp. 206-220, 2004. 

    상세보기 crossref

  6. O. Kalentov, A. Rai, S. Kemnitz, and R. Schneider, "Connected component labeling on a 2D grid using CUDA," J. Parallel Distributed Computing vol. 71, pp. 615-620, 2011. 

    상세보기 crossref

  7. Y. Soh, H. Ashraf, Y. Hae and I. Kim, "Fast Parallel Connected component labeling Algorithm in CUDA based on 8-Directional Label Selection," International Journal of Latest Research in Science and Technology, pp. 187-190, 2014. 

  8. Y. Soh, H. Ashraf, Y. Hae and I. Kim, "A Hybrid Approach to Parallel Connected Component Labeling Using CUDA," International Journal of Signal Processing Systems, Vol. 1, No. 2, pp. 130-135, 2013. 

  9. K. Hawick, A. Leist, and D. Playne, "Parallel graph component labeling with GPUs and CUDA," Parallel Computing vol. 36 issue 12, 2010. 

  10. Y. Soh, H. Ashraf, Y. Hae and I. Kim," A Simple and Fast parallel Connected Component Labeling using CUDA," in Proceedings of International Conference on Computer Applications and Information Processing Technology, pp. 61-64, 2013. 

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