Median Filter on 16-bit Images

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Suomela, Jukka
dc.contributor.author Nguyen, Tam
dc.date.accessioned 2017-07-04T06:30:45Z
dc.date.available 2017-07-04T06:30:45Z
dc.date.issued 2017-06-12
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/27073
dc.description.abstract This thesis utilizes high-performance computing to filter noisy images by various median filter algorithms. Since smartphones are widely available to consumers, customers take noisy images daily. Thus algorithms to filter noises are needed. Many new cameras support more than 8-bit depth for colors. Using 8-bit filtering algorithms on 16-bit images will typically result in color lost. The 8-bit and 16-bit filtering algorithms are benchmarked in order to observe how the execution changes when the number of bits increases. Median filter algorithms are the focus of this thesis. This work benchmarks the execution time of four median filter methods: constant time median filter (CTMF), naive, improved naive, and median heap. These algorithms are tested by varying the following parameters: image size, color depth, number of threads, filter window size, and different kind of images. If we use only one thread, CTMF outperforms the other methods for large images. However, it is more difficult to exploit multicore processors efficiently in CTMF. With a large number of threads, the other three algorithms will outperform the CTMF algorithm in 8-bit and 16-bit images. However, this is not the case when the filter window size increases and the image size is constant. The execution time of the CTMF algorithm remains steadily lower than others algorithms in 8-bit and 16-bit images. en
dc.description.abstract Tämä työ käyttää suuritehoista laskentaa suodattaakseen kohinaiset kuvat erinäisillä mediaanisuodattimilla. Älypuhelimet ovat laajasti kuluttajien saatavilla, joten kohinaisia kuvia otetaan päivittäin. Näin ollen tarvitaan algoritmeja suodattamaan kohinaa. Monet uudet kamerat tukevat yli 8-bittistä värisyvyyttä. 8-bittisen suodatuksen käyttäminen 16-bittisille kuville aiheuttaa värien katoamista. 8-bittisiä ja 16-bittisiä suodatusalgoritmeja benchmarkataan, jotta voidaan tarkkailla niiden suorituksen muutoksia bittien määrän kasvaessa. Tämä työ keskittyy mediaanisuodatinalgoritmeihin. Työ vertailee seuraavan neljän mediaanisuodatusmenetelmän suorituksen aikaa: vakioaikainen mediaanisuodatin (CTMF), naiivi, parantunut naiivi ja mediaanikeko. Nämä algoritmit testataan muuttamalla seuraavia parametreja: kuvan koko, värisyvyys, säikeiden määrä, suodattimen ikkunan koko. Lisäksi niitä testataan erilaisilla kuvilla. Jos käytämme vain yhtä säiettä, CTMF on nopeampi kuin muut menetelmät, kun kuvat ovat suuria. Kuitenkin CTMF:ssä on vaikeampaa hyödyntää moniydinsuorittimia tehokkaasti. Säikeiden määrän ollessa suuri, muut kolme algoritmia ylittävät CTMF-algoritmin tehokkuuden sekä 8-bittisillä että 16-bittisillä kuvilla. Näin ei kuitenkaan ole suodattimen kokoa kasvatettaessa, jos kuvat ovat vakiokokoisia. Tällöin CTMF-algoritmin ajoaika pysyy muita algoritmeja lyhyempänä sekä 8-bittisillä että 16-bittisillä kuvilla. fi
dc.format.extent 54 + 50
dc.language.iso en en
dc.title Median Filter on 16-bit Images en
dc.title Mediaanisuodin 16-bittisille kuville fi
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö fi
dc.contributor.school Perustieteiden korkeakoulu fi
dc.subject.keyword median filter en
dc.subject.keyword median heap en
dc.subject.keyword constant time median filter en
dc.subject.keyword execution time en
dc.subject.keyword salt and pepper en
dc.subject.keyword filter window en
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201707045970
dc.programme.major Ohjelmistotekniikka fi
dc.programme.mcode SCI3042 fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.contributor.supervisor Suomela, Jukka
dc.programme Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences fi
dc.ethesisid Aalto 9506
dc.location P1


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

My Account