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Image Segmentation Using OpenMP and Its Application in Plant Species Classification

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.5 (2015.05)바로가기
  • 페이지
    pp.135-144
  • 저자
    M Nordin A Rahman, Ahmad Fakhri Ab. Nasir, Nashriyah Mat, A Rasid Mamat
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A249683

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Segmentation is very important in early stage of image processing pipelines. Final results of image processing are strongly depending on the initial image segmentation quality. A good quality result often comes at the price of high computational cost including computation speed. Image segmentation requires long computation task caused by sequential processing of huge sizes of image and complex tasks. Nowadays, multi-core architectures are emerging as an attractive platform for parallel processing because it has two or more independent cores in a single physical package and their comparatively low cost. In this paper, two parallelization strategies (fine-grain and coarse-grain approach) are proposed for computing leaf image segmentation. The Canny Edge Detector and Otsu thresholding methods are used due to their wide range of usage for leaf segmentation in plant classification. The implementation is developed under multi-core architecture with shared memory multiprocessors. The OpenMP (Open Multi-Processing), an API (Application Programming Interface) is utilized for writing multi-threaded applications in shared memory architecture. The comparative study with two parallelization strategies is discussed further in this paper.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Works
  2.1 Canny Edge Detector Method
  2.2. Otsu Thresholding
 3. Parallelization Strategy
  3.1. Parallelization of Canny Edge Detector
  3.2. Parallelization of Otsu thresholding
 4. Experimental Results
 5. Conclusions
 References

키워드

Image processing image segmentation parallel processing OpenMP leaf shape based classification

저자

  • M Nordin A Rahman [ Faculty of Informatics and Computing ]
  • Ahmad Fakhri Ab. Nasir [ Faculty of Informatics and Computing ]
  • Nashriyah Mat [ Faculty of Agriculture, Biotechnology & Food Science Universiti Sultan Zainal Abidin, Tembila Campus 22200, Besut, Terengganu, Malaysia ]
  • A Rasid Mamat [ Faculty of Informatics and Computing ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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