分散メモリシステムにおける大規模距離画像の並列同時位置合わせ手法

IPSJ Web Site 5 Citations

Bibliographic Information

Other Title
  • ブンサン メモリ システム ニ オケル ダイキボ キョリ ガゾウ ノ ヘイレツ ドウジ イチ アワセ シュホウ
  • Parallel Simultaneous Alignment of a Large Number of Range Images on Distributed Memory System
  • 画像情報

Search this article

Abstract

本論文では複数方向から測定された多数の距離画像を並列に同時位置合わせする手法を提案する．複数距離画像の同時位置合わせ手法はこれまでにいくつか提案されているが，それらを大規模距離画像にそのまま適用することは計算時間およびメモリ使用量の問題のため現実的ではない．そこで我々は同時位置合わせ手法を並列化し，分散メモリシステム上で計算の高速化およびメモリ使用量の削減を可能にする手法を開発した．位置合わせ計算で最も計算コストが高いのは対応点探索および誤差計算であるが，これらの計算は各距離画像間で独立に行うことができる．そこで，これらの計算を各距離画像の組合せごとにプロセッサに割り当てることによって並列処理を行った．このとき，位置合わせ計算に不要，冗長な組合せを除去することにより，計算時間の短縮および効率的なデータ分散を図った．また負荷分散とデータ分散を同時に実現するためにはグラフ分割の手法を用いた．提案した手法の有効性を確認するために，16プロセッサのPC クラスタを用いて大規模距離画像群に対して同時位置合わせ実験を行い，収束性能と位置合わせ精度，計算時間，メモリ使用量に関して評価した．

This paper describes a method for parallel alignment of multiple range images. Since it is difficult to align a large number of range images simultaneously, we developed a parallel method to accelerate and reduce the memory requirement of the process. Although a general simultaneous alignment algorithm searches correspondences for all pairs of all range images,by rejecting redundant dependencies, our method makes it possible to accelerate computation time and reduce the amount of memory used on each node. The correspondence search is performed independently for each pair of range images. Accordingly, the computations between the pairs are preformed in parallel on multiple processors. All relations between range images are described as a pair node hyper-graph. Then, an optimal pair assignment is computed by partitioning the graph properly. The method was tested on a 16 processor PC cluster, where it demonstrated the high extendibility and the performance improvement in time and memory.

Journal

Citations (5)*help

See more

Related Projects

See more

Keywords

Details 詳細情報について

Report a problem

Back to top