מבוא לעיבוד מקבילי הרצאה מס ' 9 17/12/2001. נושא ההרצאה עיבוד תמונה מקבילי Parallel Image Processing.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Introduction to Parallel Processing Guy Tel-Zur Lecture 8.
Advertisements

Cloud Computing to Satisfy Peak Capacity Needs Case Study.
Image Processing A brief introduction (by Edgar Alejandro Guerrero Arroyo)
עיבוד מקבילי - מושגים ונושאים שכיסינו בקורס עד - כה המידע ניתן כאן כחלק מההכנה הנדרשת למבחן בקורס " מבוא לעיבוד מקבילי ". אין באמור במסמך זה להצביע על.
EE4H, M.Sc Computer Vision Dr. Mike Spann
Digital Image Processing
Image enhancement in the spatial domain. Human vision for dummies Anatomy and physiology Wavelength Wavelength sensitivity.
Face Recognition and Biometric Systems 2005/2006 Filters.
Cluster Technologies University of Macedonia Thessaloniki - Greece Parallel & Distributed Processing Laboratory
סמינר על סוגיות במדעי המחשב מרצה : עמי ברלר מכללת " אחווה " 2003.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
CMSC 421: Principles of Operating Systems Section 0202 Instructor: Dipanjan Chakraborty Office: ITE 374
מבוא לעיבוד מקבילי הרצאה מספר 6 במקור : בפועל :
מבוא לעיבוד מקבילי דר ' גיא תל - צור שקפי הרצאה מס ' 1.
Edge detection. Edge Detection in Images Finding the contour of objects in a scene.
3. Introduction to Digital Image Analysis
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
מבוא למדעי המחשב תרגול 4 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
Lappeenranta University of Technology (Finland)
1 Vladimir Botchko Lecture 4. Image Enhancement Lappeenranta University of Technology (Finland)
CUDA Programming Lei Zhou, Yafeng Yin, Yanzhi Ren, Hong Man, Yingying Chen.
Image Enhancement.
Linux clustering Morris Law, IT Coordinator, Science Faculty, Hong Kong Baptist University.
מבוא למדעי המחשב תרגול 3 שעת קבלה : יום שני 11:00-12:00 דוא " ל :
מבוא לעיבוד מקבילי הרצאה מס ' 11 31/12/2001. נושאים מנהלה : הבוחן, תרגיל מס ' 2 והפרויקטים משוואת החום – השלמה ספריות מקביליות מתמטיות Tuning MPI Grid.
FLANN Fast Library for Approximate Nearest Neighbors
Characterization Presentation Performed by: Ron Amit Supervisor: Tanya Chernyakova Semester: Spring Sub-Nyquist Sampling in Ultrasound Imaging.
Design and Implementation of a Single System Image Operating System for High Performance Computing on Clusters Christine MORIN PARIS project-team, IRISA/INRIA.
Distributed Systems Early Examples. Projects NOW – a Network Of Workstations University of California, Berkely Terminated about 1997 after demonstrating.
Venkatram Ramanathan 1. Motivation Evolution of Multi-Core Machines and the challenges Summary of Contributions Background: MapReduce and FREERIDE Wavelet.
Socket Swapping for efficient distributed communication between migrating processes MS Final Defense Praveen Ramanan 12 th Dec 2002.
March 3rd, 2006 Chen Peng, Lilly System Biology1 Cluster and SGE.
Parallel System Lecture #2 דר ' גיא תל - צור. הודעות אין שיעור בתאריך 15/11 בתאריך 22/11 תתקיים מעבדה מספר 1, בחדר 217. נוכחות חובה !
FPGA FPGA2  A heterogeneous network of workstations (NOW)  FPGAs are expensive, available on some hosts but not others  NOW provide coarse- grained.
FFT: Accelerator Project Rohit Prakash Anand Silodia.
Loosely Coupled Parallelism: Clusters. Context We have studied older archictures for loosely coupled parallelism, such as mesh’s, hypercubes etc, which.
Comparison of Distributed Operating Systems. Systems Discussed ◦Plan 9 ◦AgentOS ◦Clouds ◦E1 ◦MOSIX.
AdeptSight Image Processing Tools Lee Haney January 21, 2010.
Dense Image Over-segmentation on a GPU Alex Rodionov 4/24/2009.
MULTIMEDIA TECHNOLOGY SMM 3001 MEDIA - IMAGES. Processing digital Images digital images are often processed using “digital filters” digital images are.
An Efficient Search Strategy for Block Motion Estimation Using Image Features Digital Video Processing 1 Term Project Feng Li Michael Su Xiaofeng Fan.
COMP322/S2000/L171 Robot Vision System Major Phases in Robot Vision Systems: A. Data (image) acquisition –Illumination, i.e. lighting consideration –Lenses,
Introduction to Parallel Processing Dr. Guy Tel-Zur Lecture 6.
HIGUCHI Takeo Department of Physics, Faulty of Science, University of Tokyo Representing dBASF Development Team BELLE/CHEP20001 Distributed BELLE Analysis.
By Chi-Chang Chen.  Cluster computing is a technique of linking two or more computers into a network (usually through a local area network) in order.
Chapter 9: Image Segmentation
מבוא לעיבוד מקבילי – שיעור מס ' 2 דר ' גיא תל - צור.
Non-Linear Transformations Michael J. Watts
Gaussian Smoothing Gaussian Smoothing is the result of blurring an image by a Gaussian function. It is also known as Gaussian blur.  Course Name: Digital.
Cluster computing. 1.What is cluster computing? 2.Need of cluster computing. 3.Architecture 4.Applications of cluster computing 5.Advantages of cluster.
OpenMosix, Open SSI, and LinuxPMI
Imageodesy for co-seismic shift study
עיבוד מקבילי - מושגים ונושאים שכיסינו בקורס עד-כה
IMAGE ENHANCEMENT TECHNIQUES
Fourier Transform: Real-World Images
INFN - Napoli1 INFM - UDR Napoli2 CHEP 2003 – La Jolla (San Diego)
Chapter 8, Exploring the Digital Domain
מבני נתונים ADT, O() notation, Recursions תשס"ח סמסטר ב' תרגול 1
Dr. Chang Shu COMP 4900C Winter 2008
Lecture 10 Image sharpening.
Lecture 3 (2.5.07) Image Enhancement in Spatial Domain
CS654: Digital Image Analysis
The Project LennaGray.raw LennaEdge.raw
Ananth I. Sundararaj Ashish Gupta Peter A. Dinda Prescience Lab
Histogram Probability distribution of the different grays in an image.
Image Enhancement To process an image so that the result is more suitable than the original image for a specific application. Spatial domain methods and.
Mapping the FFT Algorithm to the IBM Cell Processor
Topic 1 Three related sub-fields Image processing Computer vision
A Virtual Machine Monitor for Utilizing Non-dedicated Clusters
L. Glimcher, R. Jin, G. Agrawal Presented by: Leo Glimcher
Presentation transcript:

מבוא לעיבוד מקבילי הרצאה מס ' 9 17/12/2001

נושא ההרצאה עיבוד תמונה מקבילי Parallel Image Processing

פרוייקטי גמר לא לדחות לרגע האחרון !!! להתחיל לעבוד על הנושאים כבר עכשיו !!!

הצגת הפרוייקטים קבוצות 1-10: הרצאה מס ' 12, יום ב ', 7/12/2001 קבוצות 11-20: הרצאה מס ' 13, יום ב ', 14/1/2002 קבוצות 11 - ואילך : הרצאה מס ' 14, יום ב ', 21/1/2002

הצגת הפרוייקטים מצגת Power-Point של 10 דקות כל אנשי הצוות ישתתפו במצגת עד אמצע חופשת הסמסטר ( המקורית ) יש להגיש את סיכום הפרוייקט + תכנית המחשב להתייחס לאספקטים של מיקבול (speedup, efficiency, comp/comm, etc’)

שעת קבלה לא תתקיים היום ניתן לשלוח אפשר לקבוע שעה ביום ו ' האנשים שנעדרו מהבוחן הקודם : ביום ב ' הבא יערך עבורכם בוחן בעל - פה. החומר הוא כל החומר שנלמד הקורס ( כולל החומר של ההרצאה היום ).

תזכורת : תרגיל בית מס ' 3 יש להגיש עד יום שני הבא ( בחצות ) אין להגיש את התרגיל בשפת FORTRAN אלא בשפת C.

עיבוד תמונה מקבילי עבור למצגת PDF: פרק 10 מספרם של Wilkinson&Allen

סיכום הפרק Basic Low Level Preprocessing: –Threshold –Contrast Stretching –Histograms –Smoothing –Sharpening –Noise Reduction

סיכום הפרק Edge Detection Using Masks: –Sobel –Laplace Hough Transform Discrete Fourier Transform and Fast Fourier Transform

FFTW FFT in the West:

MOSIX

MOSIX MOSIX is an extension of the Linux kernel to support scalable cluster computing. The extended kernel allows any size cluster of Pentium/AMD based workstations and servers to work cooperatively as if part of a single system.

MOSIX To run in a MOSIX cluster, there is no need to modify or to link applications with any library, or even to assign processes to different nodes. MOSIX does it automatically - just "fork and forget", like in an SMP. For example, you can create many processes in your (login) node and let MOSIX assign these processes to other nodes. If you type "ps", then you will see all your processes, as if they run in your node."fork and forget",

MOSIX The core of MOSIX are adaptive management algorithms that monitor and respond to uneven resource distribution among the nodes. These algorithms use preemptive process migration to assign and reassign processes among the nodes, to continuously take advantage of the best available resources. The MOSIX algorithms are geared for maximal overall performance, overhead-free scalability and ease-of-use.

בשיעורים הבאים נותרו עוד 2 הרצאות ולאחר - מכן 3 שיעורי הצגות פרויקטים נושאי הלימוד בשתי ההרצאות הבאות : Shared Memory, Searching and Optimization, How to Build a Beowulf, Grid Computing. Course Summary