JP6648257B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6648257B2
JP6648257B2 JP2018506750A JP2018506750A JP6648257B2 JP 6648257 B2 JP6648257 B2 JP 6648257B2 JP 2018506750 A JP2018506750 A JP 2018506750A JP 2018506750 A JP2018506750 A JP 2018506750A JP 6648257 B2 JP6648257 B2 JP 6648257B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image processing
processing
partial
image
image data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018506750A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2017163442A1 (ja
Inventor
長尾 隆
隆 長尾
和幸 板垣
和幸 板垣
昂生 竹本
昂生 竹本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Fujifilm Business Innovation Corp
Original Assignee
Fuji Xerox Co Ltd
Fujifilm Corp
Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fuji Xerox Co Ltd, Fujifilm Corp, Fujifilm Business Innovation Corp filed Critical Fuji Xerox Co Ltd
Publication of JPWO2017163442A1 publication Critical patent/JPWO2017163442A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6648257B2 publication Critical patent/JP6648257B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806Task transfer initiation or dispatching
    • G06F9/4843Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
    • G06F9/4881Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G06F9/5038Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering the execution order of a plurality of tasks, e.g. taking priority or time dependency constraints into consideration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
特許文献1には、プログラムモジュールの組合せを表したグラフ構造を、分割した入力データ毎にノードを分割したグラフ構造に変換し、変換したグラフ構造の先行ノードの処理が終わったノードを並列に処理する情報処理装置が開示されている。
また、非特許文献1及び非特許文献2には、DAG(Directed Acyclic Graph:有向非循環(非巡回)グラフ)で表された画像処理の実行順序に従って、並列に画像処理を行う技術が開示されている。
日本国特許第4965995号公報
遅延モード画像処理フレームワーク、[online]、[平成28年3月11日検索]、インターネット<URL: http://www.isus.jp/article/library−special/deferred−mode−image−processing−framework/> The OpenVX Specification、[online]、[平成28年3月11日検索]、インターネット<URL: https://www.khronos.org/registry/vx/specs/1.0.1/OpenVX_Specification_1_0_1.pdf>
画像処理を実行するオブジェクトがDAG形態で連結されたオブジェクト群の各オブジェクトを、複数の部分処理に更新する処理を全てのオブジェクトに対して行ってから、各部分処理を実行する場合、上記オブジェクト群による画像処理に時間がかかってしまう場合があった。
本発明の少なくとも実施形態の目的は、画像処理を実行するオブジェクトがDAG形態で連結されたオブジェクト群の各オブジェクトを複数の部分処理に更新する処理を全てのオブジェクトに対して行ってから各部分処理を実行する場合に比較して、画像処理の処理速度を向上させることができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することである。
[1]本発明のある観点によれば、オブジェクトが有向非循環グラフ形態で複数連結されたオブジェクト群の各オブジェクトにより画像処理を実行する画像処理装置が提供される。前記画像処理装置は、前記オブジェクト群の各オブジェクトが入力画像データに対して実行する画像処理を、前記入力画像データにより示される入力画像が複数の部分領域に分割された分割画像を示す各分割画像データに対する部分処理に更新する更新処理、及び、連結された前記オブジェクトの前記部分処理間に処理の依存関係を付与する付与処理を行う処理部と、前記処理部による前記更新処理及び前記付与処理と、前記依存関係に基づいて実行可能となった前記部分処理と、を複数の演算装置に並列に実行させる制御を行う制御部と、を備える。
[2] [1]に記載の画像処理装置において、前記制御部が、前記オブジェクト群について前記更新処理及び前記付与処理を前記オブジェクト毎に順次実行するタスクを、格納されたタスクを前記複数の演算装置の各々が順次取り出して実行するためのタスクキューに格納し、かつ前記依存関係に基づいて実行可能となった前記部分処理を順次前記タスクキューに格納することで、前記並列に実行させる制御を行うことが好ましい。
[3] [1]又は[2]に記載の画像処理装置において、複数の入力画像データに対して連続的に画像処理を行う場合、前記処理部が、先に入力された入力画像データに対して画像処理を行う部分処理に対し、後に入力された入力画像データに対して画像処理を行う部分処理よりも高い優先度を付与する優先度付与処理をさらに行い、前記制御部が、前記依存関係に基づいて複数の前記部分処理が実行可能となった場合、前記優先度の高い順に前記部分処理を実行させる制御をさらに行うことが好ましい。
[4] [1]から[3]の何れかに記載の画像処理装置において、前記依存関係が、連結された前記オブジェクト間において、前段に連結された前記オブジェクトの部分処理が終了した場合に、後段に連結された前記オブジェクトの部分処理が実行可能となる関係であることが好ましい。
[5] 本発明の他の観点によればオブジェクトが有向非循環グラフ形態で複数連結されたオブジェクト群の各オブジェクトにより画像処理を実行する画像処理装置による画像処理方法が提供される。前記画像処理方法では、前記オブジェクト群の各オブジェクトが入力画像データに対して実行する画像処理を、前記入力画像データにより示される入力画像が複数の部分領域に分割された分割画像を示す各分割画像データに対する部分処理に更新する更新処理、及び、連結された前記オブジェクトの前記部分処理間に処理の依存関係を付与する付与処理と、前記依存関係に基づいて実行可能となった前記部分処理と、を複数の演算装置に並列に実行させる制御を行う。
[6] 本発明の他の観点によれば、コンピュータを、[1]から[4]の何れか記載の画像処理装置の処理部及び制御部として機能させる画像処理プログラムが提供される。
[1]の装置、[5]の方法、及び[6]のプログラムによれば、画像処理を実行するオブジェクトがDAG形態で連結されたオブジェクト群の各オブジェクトを複数の部分処理に更新する処理を全てのオブジェクトに対して行ってから各部分処理を実行する場合に比較して、画像処理の処理速度を向上させることができる。
[2]の装置によれば、タスクキューを用いることで、簡易に画像処理の処理速度を向上させることができる。
[3]の装置によれば、複数の入力画像データに対して連続的に画像処理を行う場合に、先に入力された入力画像データに対する画像処理が終了するよりも前に、後に入力された入力画像データに対する画像処理が終了することを防止することができる。
[4]の装置によれば、依存関係に基づいて、部分処理が実行可能となったか否かを確実に判定することができる。
実施の形態に係る画像処理装置として機能するコンピュータの構成の一例を示すブロック図である。 画像処理DAGの一例を示す概略図である。 画像処理DAGに入出力用のメモリを加えた場合の一例を示す概略図である。 実施の形態に係る処理制御部の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 入力画像の分割処理の一例の説明に供する概略図である。 画像処理モジュールが部分処理に分割された画像処理DAGの一例を示す概略図である。 実施の形態に係るDAG構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態に係るDAG更新処理の説明に供する概略図である。 実施の形態に係るDAG更新処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 最前段の画像処理モジュールにおける部分処理の実行の説明に供する概略図である。 実施の形態に係る部分処理実行処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 新たに実行可能となった部分処理の実行の説明に供する概略図である。 1つの画像データに対して画像処理DAGを更新するタスク及び部分処理を、直列に実行した場合と並列に実行した場合との実行時間の一例を示す概略図である。 複数の画像データに対して画像処理DAGを更新するタスク及び部分処理を、直列に実行した場合と並列に実行した場合との実行時間の一例を示す概略図である。
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態例を詳細に説明する。
まず、図1を参照して、画像処理装置として機能するコンピュータ10の構成を説明する。なお、コンピュータ10は、複写機、プリンタ、ファクシミリ装置、これらの装置の機能を兼ね備えた複合機、及びスキャナ等の内部で画像処理を行う画像取扱機器に組み込まれたコンピュータであってもよい。また、コンピュータ10は、PC(Personal Computer)等の独立したコンピュータであってもよく、PDA(Personal Digital Assistant)及び携帯電話機等の携帯機器に組み込まれたコンピュータであってもよい。
図1に示すように、本実施の形態に係るコンピュータ10は、演算部12、メモリ14、表示部16、操作部18、記憶部20、画像データ供給部22、及び画像出力部24を備えている。また、演算部12、メモリ14、表示部16、操作部18、記憶部20、画像データ供給部22、及び画像出力部24の各部は、バス26を介して互いに接続されている。
本実施の形態に係る演算部12は、コンピュータ10のメイン・プロセッサであり、一例として複数のプロセッサ・コア13(以下、「コア13」という。)を有するCPU(Central Processing Unit)である。なお、各コア13が、画像処理を実行する演算装置の一例である。また、以下では、各コア13を区別して説明する場合は、コア13A、コア13Bのように、符号の末尾にアルファベットを付して説明する。
このように、本実施形態では、演算部12が1つである場合について説明するが、これに限定されない。演算部12が複数個あってもよいし、演算部12が複数ある場合は、複数の演算部12が同じ種類のCPUでもよいし、異なる種類のCPUでもよい。また、演算部12が複数ある場合は、複数の演算部12に、GPU(Graphics Processing Unit)を含んでもよいし、FPGA(Field Programmable Gate Array)等の演算器を含んでもよい。
メモリ14は、演算部12が一時的にデータを記憶する不揮発性の記憶手段である。
コンピュータ10が前述した画像取扱機器に組み込まれている場合、表示部16及び操作部18は、例えば画像取扱機器に設けられたLCD(Liquid Crystal Display)等の表示パネル及びテンキー等が適用される。また、コンピュータ10が独立したコンピュータである場合、表示部16及び操作部18は、例えばコンピュータ10に接続されたディスプレイ、及びキーボード、マウス等が適用される。また、表示部16及び操作部18は、タッチパネル及びディスプレイが一体化して構成されたタッチパネルディスプレイ等でもよい。また、記憶部20は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、及びフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体が適用される。
画像データ供給部22は、処理対象の画像データを供給するものであればよく、例えば紙又は写真フィルム等の記録材料に記録されている画像を読み取って画像データを出力する画像読取部が適用される。また、画像データ供給部22は、例えば通信回線を介して外部装置から画像データを受信する受信部、及び画像データを記憶する画像記憶部(メモリ14又は記憶部20)等が適用される。
画像出力部24は、画像処理を経た画像データ又は画像処理を経た画像データが表す画像を出力するものであればよく、例えば画像データが表す画像を紙又は感光材料等の記録材料に記録する画像記録部が適用される。また、画像出力部24は、画像データが表す画像をディスプレイ等に表示する表示部(表示部16)、画像データをCD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)等の記録媒体に書き込む書込装置が適用される。また、画像出力部24は、画像処理を経た画像データを、通信回線を介して外部装置に送信する送信部が適用される。また、画像出力部24は、画像処理を経た画像データを記憶する画像記憶部(メモリ14又は記憶部20)であってもよい。
図1に示すように、記憶部20には、演算部12によって実行される各種プログラムが記憶されている。記憶部20には、各種プログラムとして、リソースの管理、プログラムの実行の管理、及びコンピュータ10と外部装置との通信等を司るオペレーティングシステム30のプログラムが記憶されている。また、記憶部20には、各種プログラムとして、コンピュータ10を画像処理装置として機能させるための画像処理プログラム群34が記憶されている。また、記憶部20には、各種プログラムとして、上記画像処理装置に対して所望の画像処理を行わせる各種のアプリケーションプログラム群32(以下、「アプリケーション32」という。)が記憶されている。
画像処理プログラム群34は、前述した画像取扱機器、携帯機器、及びPC等で実行される画像処理プログラムを開発する際の負荷を軽減することを目的として開発されたプログラムである。また、画像処理プログラム群34は、前述した画像取扱機器、携帯機器、及びPC等の各種機器(プラットフォーム)で共通に実行可能に開発されたプログラムである。
画像処理プログラム群34によって実現される画像処理装置は、アプリケーション32からの構築指示に従い、アプリケーション32が指示した画像処理を行う画像処理DAG50A(詳細は後述)を構築する。そして、上記画像処理装置は、アプリケーション32からの実行指示に従い画像処理DAG50Aの処理を実行する。このように、画像処理プログラム群34は、所望の画像処理を行う画像処理DAG50Aの構築を指示したり、構築された画像処理DAG50Aによる画像処理の実行を指示したりするためのインタフェースをアプリケーション32に提供している。
以上の構成により、内部で画像処理を行う必要のある任意の機器を新規に開発する場合等にも、上記画像処理を行うプログラムの開発に関しては、上記任意の機器で必要とされる画像処理を、上記インタフェースを利用して画像処理プログラム群34に行わせるアプリケーション32を開発すればよい。したがって、開発者は、実際に画像処理を行うプログラムを新たに開発する必要が無くなり、開発者の負荷が軽減される。
次に、本実施形態に係る画像処理プログラム群34について詳細に説明する。図1に示すように、画像処理プログラム群34は、モジュールライブラリ36、処理構築部42のプログラム、及び処理制御部46のプログラムを含む。
モジュールライブラリ36には、予め定められた互いに異なる画像処理を行う複数種類の画像処理モジュール38のプログラムが各々登録されている。この画像処理としては、例えば、入力処理、フィルタ処理、色変換処理、拡大・縮小処理(図1では「拡縮処理」と表記)、スキュー角検知処理、画像回転処理、画像合成処理、及び出力処理等が挙げられる。
また、モジュールライブラリ36には、画像処理の種類が同一で、かつ実行する画像処理の内容が異なる画像処理モジュール38も登録されている。図1では、この種の画像処理モジュールを「モジュール1」、「モジュール2」と、末尾に数字を付して区別している。例えば、拡大・縮小処理を行う画像処理モジュール38としては、入力された画像データを、水平方向及び垂直方向の各方向ともに1画素おきに間引くことで画像の縦横のサイズを50%に縮小する縮小処理を行う画像処理モジュール38が用意されている。さらに、例えば、拡大・縮小処理を行う画像処理モジュール38としては、入力された画像データに対して指定された拡大・縮小率で拡大・縮小処理を行う画像処理モジュール38等が用意されている。
また、例えば、色変換処理を行う画像処理モジュール38としては、RGB(Red Green Blue)色空間の画像をCMYK(Cyan Magenta Yellow Key−Plate(黒))色空間の画像へ変換する画像処理モジュール38、及びCMYK色空間の画像をRGB色空間の画像へ変換する画像処理モジュール38が用意されている。さらに、例えば、色変換処理を行う画像処理モジュール38としては、RGB色空間の画像をYCbCr色空間の画像へ変換する画像処理モジュール38、及びYCbCr色空間の画像をRGB色空間の画像へ変換する画像処理モジュール38等が用意されている。
また、モジュールライブラリ36には、画像データを記憶するための記憶領域(バッファ)を備えたバッファモジュール40も登録されている。
本実施形態に係る処理構築部42は、アプリケーション32からの指示により、DAG形態の画像処理DAG50Aを構築する。画像処理DAG50Aは、一例として図2Aに示すように、1つ以上の画像処理モジュール38が、個々の画像処理モジュール38の前段及び後段の少なくとも一方に配置されたバッファモジュール40を介して連結される。
なお、個々の画像処理モジュール38は、入力画像データに対して画像処理を実行するオブジェクトの一例である。また、画像処理DAG50Aは、画像処理モジュール38が複数連結されたオブジェクト群の一例である。また、図2Aに示す例は、バッファモジュール40を介して前段に画像処理モジュール38が連結された画像処理モジュール38について、前段の画像処理モジュール38による画像処理が終了した場合に、自身の画像処理の実行が可能となることを示している。また、図2Aに示す例は、バッファモジュール40を介して前段に複数の画像処理モジュール38が連結された画像処理モジュール38について、前段の複数の画像処理モジュール38の全ての画像処理が終了した場合に、自身の画像処理の実行が可能となることを示している。
また、図2Aは、各モジュールのみが処理の順に接続されたDAGを示しているが、このDAGが実行される際には、図2Bに示すようにメモリ14に記憶された画像データが入力されてDAGに従って画像処理が行われる。そして、最終的にメモリ14に処理済みの画像データ等の処理結果が記憶される。
次に、図3を参照して、本実施形態に係る処理制御部46の機能的な構成を説明する。図3に示すように、処理制御部46は、処理部60、制御部62、タスクキュー64、及び出力部66を備えている。
本実施形態に係る処理部60は、入力画像データの処理対象とする部分により示される画像を複数の部分領域(以下、「分割画像」という。)に分割する。一例として図4に示すように、処理部60は、入力画像データの処理対象とする部分により示される画像Gを、複数(図4に示す例では3つ)の分割画像B1〜B3に分割する。なお、以下では分割画像を示す画像データを「分割画像データ」という。また、入力画像データの処理対象とする部分は、色変換処理のように入力画像全体を処理対象とする画像処理では、入力画像データ全体が処理対象とする部分を意味する。また、入力画像データの処理対象とする部分は、切り抜き(トリミング)処理のように入力画像の一部を処理対象とする画像処理では、入力画像の一部を意味する。以下では、錯綜を回避するために、入力画像データの処理対象とする部分を、単に「入力画像データ」という。
また、図4に示した例では、処理部60が画像Gを正面視上下に分割しているが、これに限定されない。例えば処理部60は画像Gを正面視左右に分割してもよいし、正面視上下左右に分割してもよい。
なお、処理部60による入力画像データの分割数は特に限定されない。例えば、処理部60は、予め定められた数又はサイズで入力画像データを分割してもよい。また、例えば、処理部60は、画像処理モジュール38による画像処理を実行する演算部が有するプロセッサ・コア数以下で、かつ2以上の数に入力画像データを分割してもよい。
また、例えば、処理部60は、画像処理モジュール38による画像処理を実行する演算部が有するキャッシュメモリの容量以下のサイズで入力画像データを分割してもよい。この場合、例えば、処理部60は、画像処理モジュール38による画像処理を実行する演算部のプロセッサから最も遠いレベルのキャッシュメモリ、所謂LLC(Last Level Cache)の容量以下で、かつLLCの容量に極力一致するサイズで入力画像データを分割する形態が例示される。
また、一例として図5に示すように、処理部60は、画像処理DAG50Aの各画像処理モジュール38で実行される画像処理を分割画像データの各々に対応する部分処理39に分割して、画像処理DAG50Aを画像処理DAG50Bに更新する。なお、図5は、図2Aに示した画像処理DAG50Aにおいて、入力画像データを4つの分割画像データに分割した場合の画像処理DAG50Bを示している。図5では、錯綜を回避するために、バッファモジュール40の図示を省略している。
本実施形態に係る処理部60は、画像処理モジュール38で実行される画像処理の種類に応じて、前段に連結された画像処理モジュール38の部分処理39と、後段に連結された画像処理モジュール38の部分処理39との間で依存関係を付与する。なお、図5では、この依存関係を破線の矢印で示している。
例えば、色変換処理のように、処理対象とする画素のみに対して画像処理を行う処理は、各部分処理39も1対1の依存関係となる。一方、例えば、フィルタ処理のように、処理対象とする画素の周辺画素も必要な画像処理では、周辺画素に対して画像処理を行う前段の部分処理39にも依存関係を付与することとなる。すなわち、この依存関係は、連結された画像処理モジュール38間において、前段に連結された画像処理モジュール38の部分処理39が終了した場合に、後段に連結された画像処理モジュール38の部分処理39が実行可能となる関係である。したがって、各部分処理39は、前段に依存関係が付与された部分処理39が存在しない場合か、又は依存関係が付与された前段の全ての部分処理39が終了した場合に実行可能となる。
具体的には、例えば、図5に示す部分処理39A及び部分処理39Bは、画像処理の実行開始時に実行可能となる。また、例えば、図5に示す部分処理39Cは、依存関係が付与された前段の部分処理39A及び部分処理39Bの双方の処理が終了した場合に実行可能となる。
本実施形態に係る制御部62は、処理部60による画像処理DAG50Aの更新処理及び依存関係の付与処理と、依存関係に基づいて実行可能となった部分処理39と、を複数のコア13に並列に実行させる制御を行う。なお、ここでいう並列は、上記更新処理及び上記付与処理と、依存関係に基づいて実行可能となった部分処理39と、の少なくとも一部の処理が、複数のコア13により並列に(同時に)実行されることを意味する。具体的には、制御部62は、画像処理DAG50Aの更新処理及び依存関係の付与処理を画像処理モジュール38毎に実行するタスク(処理)を、格納されたタスクを複数のコア13の各々が順次取り出して実行するためのタスクキュー64に格納する。さらに、制御部62は、処理部60による上記更新処理及び付与処理の処理中に、依存関係に基づいて実行可能となった部分処理39を順次タスクキュー64に格納する。
本実施形態に係る出力部66は、制御部62による制御により、画像処理DAG50Bの最終段の画像処理モジュール38により実行された画像処理の結果得られた出力画像データを出力する。本実施形態では、出力部66は、得られた出力画像データにより示される出力画像を表示部16に表示する。なお、出力部66は、出力画像データを外部装置に出力(送信)してもよい。また、コンピュータ10がプリンタに組み込まれている場合は、出力部66は、出力画像データにより示される出力画像を紙等の記録材料に出力(形成)してもよい。
次に、図6〜図11を参照して、本実施形態に係るコンピュータ10の作用を説明する。なお、図6は、アプリケーション32により画像処理の実行開始の指示が入力された場合に演算部12によって実行されるDAG構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、このDAG構築処理プログラムは記憶部20に予めインストールされている。また、演算部12における何らかのタスクを実行してなく、タスクを実行可能なコア13がDAG構築処理プログラムを実行することで、前述した処理構築部42及び制御部62として機能する。
図6のステップ100で、処理構築部42は、アプリケーション32からの構築指示に従い、アプリケーション32が指示した画像処理を行う画像処理DAG50Aを構築する。次のステップ102で、制御部62は、ステップ100で構築された画像処理DAG50Aの更新処理及び依存関係の付与処理を画像処理モジュール38毎に実行するタスクをタスクキュー64に格納した後、本DAG構築処理を終了する。
一例として図7に示すように、上記ステップ102の処理により、画像処理DAG50Aの更新処理及び依存関係の付与処理を画像処理モジュール38毎に実行するタスクTがタスクキュー64に格納される。そして、タスクを実行可能なコア13(図7に示す例ではコア13C)がタスクキュー64からタスクTを取り出して実行することで、図8に示すDAG更新処理が実行される。
なお、図8は、DAG更新処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、このDAG更新処理プログラムも記憶部20に予めインストールされている。また、タスクを実行可能なコア13がDAG更新処理プログラムを実行することで、前述した処理部60及び制御部62として機能する。
図8のステップ110で、処理部60は、画像処理DAG50Aに含まれる全ての画像処理モジュール38を、トポロジカルソート等の既知のソート手法でソートする。なお、以下のステップ112〜ステップ118の繰り返し処理は、本ステップ110でソートされた全ての画像処理モジュール38の先頭から順に1つずつの画像処理モジュール38を処理対象(以下、「処理対象モジュール38」という。)として実行されるものとして説明する。
ステップ112で、処理部60は、前述したように、入力画像データを複数の分割画像データに分割する。そして、処理部60は、前述したように、処理対象モジュール38で実行される画像処理を分割画像データの各々に対応する部分処理39に更新する。次のステップ114で、処理部60は、処理対象モジュール38の前段に画像処理モジュール38が連結されているか否かを判定する。処理部60は、この判定が肯定判定となった場合はステップ118に移行する一方、否定判定となった場合はステップ116に移行する。
ステップ116で、制御部62は、ステップ112で分割された処理対象モジュール38の部分処理39を順次タスクキュー64に格納する。一方、ステップ118で、処理部60は、前述したように、処理対象モジュール38で実行される画像処理の種類に応じて、前段に連結された画像処理モジュール38の部分処理39と、処理対象モジュール38の部分処理39との間で依存関係を付与する。
ステップ120で、処理部60は、上記ステップ112〜118の処理を画像処理DAG50Aの全ての画像処理モジュール38に対して実行したか否かを判定する。処理部60は、この判定が否定判定となった場合はステップ112に戻る一方、肯定判定となった場合は本DAG更新処理を終了する。
一例として図9に示すように、上記ステップ116の処理により、最前段の画像処理モジュール38の部分処理39が順次タスクキュー64に格納される。そして、タスクを実行可能なコア13(図9に示す例ではコア13A、13B)がタスクキュー64から部分処理39を取り出して実行する。一方、最前段以外の画像処理モジュール38については、引き続き上記ステップ112及びステップ116の処理が実行される。すなわち、図9に示すように、タスクTと部分処理39とが複数のコア13により並列に実行される。
一方、図10は、アプリケーション32により画像処理の実行開始の指示が入力された場合に演算部12によって実行される部分処理実行処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、この部分処理実行処理プログラムも記憶部20に予めインストールされている。また、タスクを実行可能なコア13が部分処理実行処理プログラムを実行することで、前述した制御部62として機能する。
図10のステップ130で、制御部62は、タスクキュー64に部分処理39が格納されているか否かを判定する。制御部62は、この判定が否定判定となった場合は本ステップ130の処理を繰り返し実行する一方、肯定判定となった場合はステップ132に移行する。
ステップ132で、制御部62は、タスクキュー64の先頭から1つの部分処理39を取り出して、取り出した部分処理39を実行する。次のステップ134で、制御部62は、ステップ132の処理により部分処理39の実行が終了したことに従って依存関係を更新し、依存関係に基づいて新たに実行可能となった部分処理39を順次タスクキュー64に格納する。
次のステップ136で、制御部62は、画像処理DAG50Bの全ての画像処理モジュール38の全ての部分処理39が終了したか否かを判定する。制御部62は、この判定が否定判定となった場合はステップ130に戻る一方、肯定判定となった場合は本部分処理実行処理を終了する。また、全ての画像処理モジュール38の全ての部分処理39が終了すると、出力部66は、画像処理DAG50Bの最終段の画像処理モジュール38の部分処理39により出力された出力画像データにより示される出力画像を表示部16に出力する。
一例として図11に示すように、タスクキュー64に格納された部分処理39がコア13(図11に示す例ではコア13A、13B)で実行される。そして、部分処理39の実行が終了すると、画像処理DAG50Aの依存関係が更新され、かつ依存関係に基づいて新たに実行可能となった部分処理39がタスクキュー64に格納される。なお、図11では、実行が終了した部分処理39を網掛けの丸印で図示し、依存関係に基づいて新たに実行可能となった部分処理39を黒塗りの丸印で図示している。
以上説明したように、本実施形態によれば、タスクTと部分処理39とを並列に実行している。したがって、一例として図12に示すように、タスクTと部分処理39とを直列に実行する場合に比較して、画像処理の処理速度が向上される。なお、図12の上段はタスクTと部分処理39とを直列に実行した場合を示し、図12の下段は本実施形態のようにタスクTと部分処理39とを並列に実行した場合を示している。
また、一例として図13に示すように、複数の入力画像データに対して連続して画像処理を実行する場合は、先に入力された入力画像データに対する部分処理39が全て終わっていなくても、後に入力された入力画像データに対するタスクT及び部分処理39の実行が開始される。したがって、この場合、タスクTと部分処理39とを直列に実行する場合に比較して、画像処理の処理速度がより向上される。なお、図13の上段はタスクTと部分処理39とを直列に実行した場合を示し、図13の下段は本実施形態のようにタスクTと部分処理39とを並列に実行した場合を示している。
ここで、複数の入力画像データに対して連続して画像処理を実行する場合、例えば、先に入力された入力画像データに対して画像処理を行う部分処理39に対して、後に入力された入力画像データに対して画像処理を行う部分処理39よりも高い優先度を付与する形態としてもよい。そして、この場合、複数の部分処理39が実行可能となった場合は、優先度が高い順番で部分処理39をタスクキュー64に格納すればよい。これにより、先に入力された画像データに対する画像処理が終了するよりも前に、後に入力された画像データに対する画像処理が終了することが防止される。
また、上記実施形態では、各種プログラムが記憶部20に予め記憶(インストール)されている態様を説明したが、これに限定されない。各種プログラムは、CD−ROM、DVD−ROM(Digital Versatile Disk Read Only Memory)、USB(Universal Serial Bus)メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、各種プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
上記では種々の実施の形態を説明したが、これらの実施の形態を組み合わせて構成してもよい。
また、本開示は上記の実施の形態に何ら限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲で種々の形態で実施することができる。
本出願は、2016年3月24日出願の日本特許出願(特願2016−060526)に基づくものであり、それらの内容はここに参照として取り込まれる。
10 コンピュータ
12 演算部
13、13A〜13C コア
14 メモリ
16 表示部
18 操作部
20 記憶部
22 画像データ供給部
24 画像出力部
26 バス
30 オペレーティングシステム
32 アプリケーションプログラム群
34 画像処理プログラム群
36 モジュールライブラリ
38 画像処理モジュール
39、39A〜39C 部分処理
40 バッファモジュール
42 処理構築部
46 処理制御部
50A、50B 画像処理DAG
60 処理部
62 制御部
64 タスクキュー
66 出力部
B1〜B3 分割画像
G 画像
T タスク

Claims (6)

  1. オブジェクトが有向非循環グラフ形態で複数連結されたオブジェクト群の各オブジェクトにより画像処理を実行する画像処理装置であって、
    前記オブジェクト群の各オブジェクトが入力画像データに対して実行する画像処理を、前記入力画像データにより示される入力画像が複数の部分領域に分割された分割画像を示す各分割画像データに対する部分処理に更新する更新処理、及び、連結された前記オブジェクトの前記部分処理間に処理の依存関係を付与する付与処理を行う処理部と、
    前記処理部による前記更新処理及び前記付与処理と、前記依存関係に基づいて実行可能となった前記部分処理と、を複数の演算装置に並列に実行させる制御を行う制御部と、
    を備えた画像処理装置。
  2. 前記制御部は、前記オブジェクト群について前記更新処理及び前記付与処理を前記オブジェクト毎に順次実行するタスクを、格納されたタスクを前記複数の演算装置の各々が順次取り出して実行するためのタスクキューに格納し、かつ前記依存関係に基づいて実行可能となった前記部分処理を順次前記タスクキューに格納することで、前記並列に実行させる制御を行う
    請求項1記載の画像処理装置。
  3. 複数の入力画像データに対して連続的に画像処理を行う場合、
    前記処理部は、先に入力された入力画像データに対して画像処理を行う部分処理に対し、後に入力された入力画像データに対して画像処理を行う部分処理よりも高い優先度を付与する優先度付与処理をさらに行い、
    前記制御部は、前記依存関係に基づいて複数の前記部分処理が実行可能となった場合、
    前記優先度の高い順に前記部分処理を実行させる制御をさらに行う
    請求項1又は請求項2記載の画像処理装置。
  4. 前記依存関係は、連結された前記オブジェクト間において、前段に連結された前記オブジェクトの部分処理が終了した場合に、後段に連結された前記オブジェクトの部分処理が実行可能となる関係である
    請求項1から請求項3の何れか1項記載の画像処理装置。
  5. オブジェクトが有向非循環グラフ形態で複数連結されたオブジェクト群の各オブジェクトにより画像処理を実行する画像処理装置による画像処理方法であって、
    前記オブジェクト群の各オブジェクトが入力画像データに対して実行する画像処理を、前記入力画像データにより示される入力画像が複数の部分領域に分割された分割画像を示す各分割画像データに対する部分処理に更新する更新処理、及び、連結された前記オブジェクトの前記部分処理間に処理の依存関係を付与する付与処理と、前記依存関係に基づいて実行可能となった前記部分処理と、を複数の演算装置に並列に実行させる制御を行う
    画像処理方法。
  6. コンピュータを、請求項1から請求項4の何れか1項記載の画像処理装置の処理部及び制御部として機能させるための画像処理プログラム。
JP2018506750A 2016-03-24 2016-07-27 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム Active JP6648257B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016060526 2016-03-24
JP2016060526 2016-03-24
PCT/JP2016/072032 WO2017163442A1 (ja) 2016-03-24 2016-07-27 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2017163442A1 JPWO2017163442A1 (ja) 2019-01-17
JP6648257B2 true JP6648257B2 (ja) 2020-02-14

Family

ID=59899872

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018506750A Active JP6648257B2 (ja) 2016-03-24 2016-07-27 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10795725B2 (ja)
JP (1) JP6648257B2 (ja)
CN (1) CN108475213B (ja)
WO (1) WO2017163442A1 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102569086B1 (ko) 2017-11-20 2023-08-22 상하이 캠브리콘 인포메이션 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 태스크 병렬 처리 방법, 장치, 시스템, 기억 매체 및 컴퓨터 기기
JP2022500755A (ja) * 2018-09-11 2022-01-04 ホアウェイ・テクノロジーズ・カンパニー・リミテッド 順次計算dagのための異種スケジューリング
JP6891153B2 (ja) * 2018-09-18 2021-06-18 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US11263529B2 (en) 2018-10-10 2022-03-01 Google Llc Modifying machine learning models to improve locality

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4965995B2 (ja) 2006-12-22 2012-07-04 株式会社東芝 プログラム処理方法、処理プログラム及び情報処理装置
JP5036588B2 (ja) * 2008-02-21 2012-09-26 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理プログラム
JP4964219B2 (ja) * 2008-12-16 2012-06-27 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法及びプログラム
CN101976348A (zh) * 2010-10-21 2011-02-16 中国科学院深圳先进技术研究院 图像聚类方法和系统
US9350899B2 (en) * 2012-09-14 2016-05-24 Qualcomm Incorporated Methods and device for efficient resampling and resizing of digital images
CN102930246B (zh) * 2012-10-16 2015-04-08 同济大学 一种基于点云片段分割的室内场景识别方法
CN103150148B (zh) * 2013-03-06 2016-06-01 中国科学院对地观测与数字地球科学中心 一种基于任务树的大尺度遥感影像并行镶嵌方法
US20140259563A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 The Procter & Gamble Company Subassemblies comprising folded fastening tab members
CN103268614B (zh) * 2013-05-31 2016-01-20 电子科技大学 一种用于多前景共分割的前景谱图生成方法
US9348560B2 (en) * 2013-06-04 2016-05-24 Qualcomm Incorporated Efficient execution of graph-based programs
US9146747B2 (en) 2013-08-08 2015-09-29 Linear Algebra Technologies Limited Apparatus, systems, and methods for providing configurable computational imaging pipeline
US9652817B2 (en) * 2015-03-12 2017-05-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Automated compute kernel fusion, resizing, and interleave

Also Published As

Publication number Publication date
US10795725B2 (en) 2020-10-06
WO2017163442A1 (ja) 2017-09-28
JPWO2017163442A1 (ja) 2019-01-17
US20180365059A1 (en) 2018-12-20
CN108475213A (zh) 2018-08-31
CN108475213B (zh) 2021-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6632709B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP6648257B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US10878526B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
US10949942B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
JP6945634B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US11341599B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer readable medium storing image processing program
US11315212B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer readable medium for executing partial processes on image-section data items
JP7039424B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US10783604B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180911

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20181005

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191105

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191220

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200107

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200115

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6648257

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250