Ich habe vor einiger Zeit darüber berichtet, dass ich eine alte Bibliothek zur Bildverarbeitung von C++ nach Java portiert habe. Ich habe sie inzwischen poliert und um neue Features ergänzt...

Um zunächst auf die naheliegendste Kritik einzugehen: Ich weiß, dass es solche Bibliotheken bereits gibt und ich wusste es damals, als ich die ursprüngliche Version in C++ implementierte ebenfalls. Alle bestehenden Bibliotheken hatten damals aber einen für mich wichtigen Fehler: Sie haben Bilder als Bilder angesehen. Ich erkläre mal diese etwas seltsam anmutende Äußerung:

Zum Zeitpunkt der Entstehung der ursprünglichen Variante beschäftigte ich mich an der Universität mit Feature-Extraktion aus Bildern zum Einsatz in autonomen Systemen - unter anderem für die Navigation und Hindernisvermeidung. Es war (damals) wichtig, die Bilder einer Vorverarbeitung zu unterziehen um die wichtigen Features robust und deutlich daraus gewinnen zu können.

Diese Vorverarbeitung geschah in mehreren aufeinander aufbauenden Operationen oder Schritten. Nun werden Bilder (zumindest damals hatten wir noch kein HDR) pro Band (Grauwert, Rot, Grün, Blau,...) in 256 Stufen diskretisiert. Wenn das Ergebnis jeder Operation jeweils wieder ein Bild ist, gehen unter Umständen wichtige Informationen verloren - es wäre besser, wenn die Operationen den vollen Dynamikumfang und damit die Genauigkeit des Datentyps Double oder wenigstens Float hätten und erst am Ende der Verarbeitungspipeline wieder in ein Bild mit maximal 256 diskreten Abstufungen diskretisiert würden.

Daher war das zentrale Konzept meiner Bildverarbeitungsbibliothek eine Struktur, die beliebig viele Bänder enthalten konnte und die Werte für jedes einzelne Pixel darin waren kontinuierliche Werte in einem beliebig wählbaren Dynamikbereich.

Diese Argumentation trifft unverändert auch auf die Java-Variante zu.

In den letzten Wochen habe ich diverse Tests für die Java-Variante implementiert und die Bibliothek mit Hilfe des Internets um eine Implementierung der diskreten Fourier Transformation für Bilder erweitert.

Dabei fiel mir auf, dass ich bisher noch keine Performance-Optimierung durch Multithreading in der Bibliothek eingebaut hatte (wie gesagt - die C++ Variante ist bereits sehr alt...). Daher habe ich im Zuge der Tests eine Operation exemplarisch parallelisiert.

Diese Parallelisierung fand zum einen mittels Verlagerung der Berechnung auf die GPU statt, worüber ich bereits berichtet habe.

Die Parallelisierung mittels mehrerer Threads zeigte einen deutlichen und unmittelbaren Gewinn - allerdings erst ab einer bestimmten Bildgröße. Ich gebe hier die Ergebnisse für unterschiedliche Bildgrößen an:

Für ein Bild mit 512*512 Pixeln Auflösung und drei Bändern war zu sehen, dass die Streuung der Messung dafür sorgte, dass langsame Durchläufe des parallelen Algorithmus tatsächlich länger dauern konnten als schnelle Durchläufe des sequentiellen Algorithmus - die Streuung lag für die sequentielle Variante zwischen 31 und 60 Millisekunden, bei der parallelen waren es zwischen 17 und 63 Millisekunden.

Für ein Bild mit 1608*1608 Pixeln Auflösung war die parallele Variante deutlich überlegen - die Streuung lag für die sequentielle Variante zwischen 210 und 237 Millisekunden, bei der parallelen waren es zwischen 119 und 148 Millisekunden.

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