Реализация фильтра с постфильтрационным принятием решения на микропроцессорных архитектурах с векторным расширением для обеспечения показателей эффективности судебной экспертизы

Abstract

Приводятся результаты исследований средств обеспечения показателей эффективности судебной экспертизы изображений, в том числе и цифровых. Проводится анализ основных задач, стоящих при экспертизе изображений, и методы их решений. Основной проблемой таких исследований является недостаточная автоматизация процесса обработки изображений при экспертизе. Объектом исследования является процесс фильтрации изображений, предметом исследований – фильтры, которые используются при обработке изображений. Цель статьи – построение быстродействующей реализации фильтра с постфильтрационным принятием решения на современных процессорных архитектурах. Приведены результаты анализа возможности использования векторных инструкций современных процессорных архитектур, рассмотрены алгоритмы векторизации сортировки для эффективной реализации подпрограммы поиска медианного значения внутри текущего и проведено моделирование фильтра с постфильтрационным принятием решения с целью выяснения пригодности для использования в задачах реального времени. В результате проведенных исследований впервые предложен метод векторизованной реализации фильтра с постфильтрационным принятием решения, пригодный для процессоров с набором команд SIMD ARM NEON, Intel SSE или AVX; рассмотрено использование сортирующих сетей в качестве алгоритма поиска медианы для процессоров с векторным расширением; впервые построена реализация фильтра описанным методом для процессора ARM Cortex-A9 в составе SOC Intel Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK; проведено моделирование работы фильтра на ARM Cortex-A9. Скорость обработки изображения 512x512 пикселей составила более 500 кадров в секунду. Скорость обработки полутоновых изображений FullHD – более 60 кадров в секунду.

Наводяться результати досліджень засобів забезпечення показників ефективності судової експертизи зображень, у тому числі й цифрових. Проводиться аналіз основних завдань, що стоять при експертизі зображень, і методи їх розв’язання. Основною проблемою таких досліджень є недостатня автоматизація процесу обробки зображень при експертизі. Об’єктом дослідження є процес фільтрації зображень, предметом досліджень – фільтри, які використовуються при обробці зображень. В результаті аналізу реалізацій детекторів шуму встановлено, що вони є обчислювально складними. А апаратні витрати на реалізацію алгоритму на сучасних мікропроцесорах і програмованих інтегральних схемах можуть істотно обмежувати застосування таких алгоритмів у додатках, що вимагають обробки в реальному часі. Метою статті є побудова швидкодіючої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення на сучасних процесорних архітектурах. Наведено результати аналізу можливості використання векторних інструкцій сучасних процесорних архітектур, розглянуто алгоритми векторизації сортування для ефективної реалізації підпрограми пошуку медіанного значення всередині поточного і проведено моделювання фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення з метою з’ясування придатності для використання в задачах реального часу. В результаті проведених досліджень вперше запропоновано метод векторизованої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення, придатний для процесорів з набором команд SIMD ARM NEON, Intel SSE або AVX; розглянуто використання сортувальних мереж як алгоритму пошуку медіани для процесорів з векторним розширенням; вперше побудовано реалізацію фільтра описаним методом для процесора ARM Cortex-A9 в складі SOC Intel Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK; проведено моделювання роботи фільтра на ARM Cortex-A9. Швидкість обробки зображення 512x512 пікселів становила понад 500 кадрів на секунду. Швидкість обробки напівтонових зображень FullHD – понад 60 кадрів на секунду.

The study results of the means of maintenance of efficiency indicators of image forensic examination, including digital images, are shown. The analysis of the main tasks faced by image examination and methods of their solution is carried out. The main problem of such studies consists in insufficient automation of image processing process during the examination. The object of the study is the process of image filtering, the subject of the study is filters that are used in image processing. As a result of the analysis of implementations of noise detectors it is established that they are computationally complex. And the hardware costs of implementing the algorithm on modern microprocessors and programmable integrated circuits can significantly limit the use of such algorithms in applications that require real-time processing. The purpose of the article is to build a high-speed implementation of the filter with post-filtering decision-making on modern processor architectures. The results of the analysis of the possibility of using vector instructions of modern processor architectures are presented, sorting vectorization algorithms for effective implementation of the search subroutine for the median value within the current one are considered, and the filter with post-filtering decision-making to determine suitability for real-time tasks is modelled. As a result of the conducted studies the method of vectorized implementations of the filter with post-filtering decision-making suitable for processors with a set of SIMD ARM NEON, Intel SSE or AVX commands is proposed for the first time; the use of sorting networks as a median search algorithm for processors with vector extension is considered; for the first time the implementation of the filter by the described method for the ARM Cortex-A9 processor as a part of Intel SOC Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK is constructed; the filter operation is modelled on ARM Cortex-A9. The processing speed of the 512x512 pixel image has been more than 500 frames per second. The FullHD halftone image processing speed has been more than 60 frames