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Heterogeneous algorithms for image understanding architecture

parallel Algorithms and Applications 1993年第4期1卷 273-284页

作者： Eshaghian, Mary M. Greg Nash, J. Shaaban, Muhammad E. Shu, David B. Department of Computer and Information Science New Jersey Institute of Technology Newark New Jersey United States Cenlar Los Angeles California United States Department of Electrical Engineering-Syslems University of Southern California Los Angeles California United States Hughes Research Laboratories Malibu California United States

In this paper, we present a set of heterogeneous algorithms for computer vision tasks using the image Understanding Architecture [IUA]. The full-scale IUA developed jointly by Hughes Research Labs and University of Massachusetts at Amherst is a multiple level heterogeneous architecture. Each level is constructed to perform tasks most suitable to its mode of processing. The lowest level called CAAPP is an SIMD bit-serial mesh. The second level is an MIMD organization of numerically powerful digital signal processing chips. At the top level there are fewer number of MIMD general purpose processors. We propose a set of algorithms utilizing multiple levels of this organization, concurrently. The problems studied include Hough Transform-line detection, finding geometric properties of images, and high level image understanding tasks such as object matching. © 1993, Gordon aad Breach Science Publishers S.A. All rights reserved. © 1993, Taylor & Francis Group, LLC. All rights reserved.

关键词： Heterogeneous computing parallel image computing vlsi architectures

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