Статья 'Вычислительная оптимизация взаимных преобразований цветовых пространств на базе арифметики с фиксированной точкой' - журнал 'Кибернетика и программирование' - NotaBene.ru
по
Journal Menu
> Issues > Rubrics > About journal > Authors > About the Journal > Requirements for publication > Council of Editors > Peer-review process > Policy of publication. Aims & Scope. > Article retraction > Ethics > Online First Pre-Publication > Copyright & Licensing Policy > Digital archiving policy > Open Access Policy > Open access publishing costs > Article Identification Policy > Plagiarism check policy
Journals in science databases
About the Journal

MAIN PAGE > Back to contents
Cybernetics and programming
Reference:

Computational optimization of mutual transformations of color spaces based upon the arithmetic fixed-point.

Grishentsev Aleksei Yur'evich

Doctor of Technical Science

Associate Professor, St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics

197101, Russia, St. Petersburg, Kronverkskiy prospect, d. 49

grishentcev@ya.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Korobeinikov Anatolii Grigor'evich

Doctor of Technical Science

professor, Pushkov institute of terrestrial magnetism, ionosphere and radio wave propagation of the Russian Academy of Sciences St.-Petersburg Filial

199034, Russia, g. Saint Petersburg, ul. Mendeleevskaya, 1

Korobeynikov_A_G@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Yuganson Andrei Nikolaevich

graduate student, St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics

197101, Russia, Saint Petersburg, Kronverkskii prospekt, 49

a_yougunson@corp.ifmo.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.25136/2306-4196.2017.4.24005

Review date:

25-08-2017


Publish date:

17-09-2017


Abstract: In their article the authors provide their results on systematization of methods for computational optimization of the transformation of color spaces based upon the application of fixed-point arithmetic. The authors formulate the goals and analyze the key problems arising in the situation of computational optimization in the process of color space formation from the standpoint of the speed of operation increase. The principles of transition from a floating point format to a format with a fixed point are stated. The authors also provide an example for the analysis of computational optimization  for the mutual transformation of RGB and Y709CbCr. In this article the authros consider the method of computational optimization of the transformation of color spaces based on the application of fixed-point arithmetic. When applying the considered principle of practical implementation, the computation time for an image of 4134x2756 on an Intel Core 2 Duo processor becomes 18 times less. This is a very significant increase in productivity. It is not too difficult to apply this approach to other similar calculations, especially on modern 64-bit and 128-bit processors, when the necessary values fit into a single processor register.


Keywords: RGB, format with a floating point, the format with fixed point, computing optimization, mathematical coprocessor, serial processing of images, parallel processing of images, transformation, color space, image processing
This article written in Russian. You can find full text of article in Russian here .

References
1.
ITU-R Recommendation BT.601-7 от 03/2011, Studio encoding parameters of digital television for standard 4:3 and wide-screen 16:9 aspect ratios. ITU, Geneva, Switzerland, 2011.
2.
ITU-R Recommendation BT.709, Basic Parameter Values for the HDTV Standard for the Studio and International Programme Exchange [formerly CCIR Rec.709] ITU, Geneva, Switzerland, 2002.
3.
Malvar H. S., Sullivan G. J. Transform, Scaling & Color Space Impact of Professional Extensions, ISO/IEC JTC/SC29/WG11 and ITU-T SG16 Q.6 Document JVT-H031, Geneva, May 2003.
4.
Гербер Р., Бик А., Смит К., Тиан К. Оптимизация ПО. Сборник рецептов. – СПб.: Питер, 2010. – 325 с.: ил
5.
Касперский К. Техника оптимизации программ (+CD). С-Пб. Из-во: БХВ-Петербург, 2003 г. – 464 с.:ил.
6.
Коробейников А.Г., Кудрин П.А., Сидоркина И.Г. Алгоритм распознавания трехмерных изображений с высокой детализацией//Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2010. № 2. С. 91-98.
7.
Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Методы и модели цифровой обработки изображений. – СПб. : Изд.-во Политехн. ун-та, 2014. – 190 с.
8.
Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Понижение размерности пространства при корреляции и свертке цифровых сигналов//Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59. № 3. С. 211-218.
9.
Коробейников А.Г., Алексанин С.А. Методы автоматизированной обработки изображений при решении задачи магнитной дефектоскопии//Кибернетика и программирование. 2015. № 4. С. 49-61.
10.
Коробейников А.Г., Федосовский М.Е., Алексанин С.А. Разработка автоматизированной процедуры для решения задачи восстановления смазанных цифровых изображений//Кибернетика и программирование. 2016. № 1. С. 270-291.
11.
Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г. Декомпозиция n-мерных цифровых сигналов по базису прямоугольных всплесков. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2012, № 4 (80).–С. 75-79
12.
Гришенцев А. Ю. Эффективное сжатие изображений на базе дифференциального анализа. Российская академия наук «Журнал радиоэлектроники» http://jre.cplire.ru/jre/nov12/index.html, [электронный ресурс]// электронный журнал, ISSN 1684-1719, №11-ноябрь 2012 г.
13.
Гришенцев А. Ю. Способ сжатия изображения. // Патент № 2500067, заявка № 2012107969/08, приоритет изобретения 01.03.2012, зарегистрировано в Государственном реестре изобретений РФ 27.11.2013.
14.
Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г. Постановка задачи оптимизации распределённых вычислительных систем // Программные системы и вычислительные методы. — 2013.-№ 4.-С.370-375.
15.
Гришенцев А.Ю. Моделирование распределения плотности тока в сложном неоднородном проводнике. Часть 1 // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2006. № 29. С. 87-94.
16.
Брей Б. Микропроцессоры Intel: 8086/8088, 80186/80188, 80286, 80386, 80486, Pentium, Pentium Pro, Pentium II, Pentium III, Pentium IV. Архитектура, программирование, интерфейсы. Шестое издание: Пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 1328 с.: ил.
Link to this article

You can simply select and copy link from below text field.


Other our sites:
Official Website of NOTA BENE / Aurora Group s.r.o.
"History Illustrated" Website