JPH11213143A - 画像処理装置および画像処理時間予測方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複数ＣＰＵを有する画像処理システムにおい
て、画像処理時間を予測して、最適な処理効率による画
像処理を可能とする。 【解決手段】 画像処理後の出力画像の画素数ｘと、画
像処理システムのＣＰＵ数ｎを入力として、単一ＣＰＵ
処理時間ＴＳ（ｘ）と、マルチＣＰＵシステム上での処
理のために発生するオーバーヘッド時間ＴＯ（ｘ）、お
よび画像処理全体における並列化可能割合αを構成要素
とする処理時間予測演算式によって演算を実行すること
で、マルチＣＰＵシステムにおける画像処理時間ＴＭ
（ｘ，ｎ）を得る。マルチＣＰＵにおけるＣＰＵ配分を
この予測に基づいて行うことで処理の効率化を図る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数のＣＰＵを備
えたマルチＣＰＵシステム上で画像処理を実行する画像
処理装置および画像処理時間予測方法に関する。特に、
マルチＣＰＵシステム上で図形、文字、画像を含むデー
タの画像処理時間を予測する方法と、例えばＰＤＬデコ
ンポーザのような画像処理モジュールをシステムの一部
として有し、処理時間の予測に基づいて画像処理を実行
する画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】大量のデータを扱う画像処理の高速化の
ために、従来からソフトウェア、ハードウェア両面から
の高速化手法が検討されてきた。その中でも、複数のＣ
ＰＵを備えたマルチＣＰＵシステムを用いる画像処理方
法は、処理の高速化の点で大きな効果が見込まれてい
る。

【０００３】マルチＣＰＵシステム上での画像処理は、
処理対象である大量の画像データを適切に分割し、分割
された画像データそれぞれにＣＰＵを割当て、割当られ
たＣＰＵによって各分割画像データの処理を実行すると
いったものである。画像処理の中でも画像全面に対して
ほぼ均等な処理を施すものに関しては、均等に画像デー
タを分割し、ＣＰＵを割当てても、ほぼ期待どおりの速
度向上が得られるが、ラベリングなどのような、処理が
画像全面に均等でないようなものに関しては、処理の負
荷等を考慮して適切な画像データの分割、ＣＰＵの割当
てを行う必要がある。

【０００４】このような目的に沿った画像分割および画
像処理を開示した従来技術として特開平８−４４６７８
号公報（発明の名称：画像処理装置及びシステム，出願
人：キャノン株式会社）がある。これは、処理内容に応
じて適切に画像を分割して割当てを実行するだけでな
く、画像処理と並行して別の処理が実行されている場合
でも、動的にＣＰＵの負荷状況を調べ、各処理に対する
ＣＰＵの割り当てを決定するというものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような方法では、様々な状況に対応できるという汎用性
が得られるかわりに、特定のシステム、例えばＰＤＬデ
コンポーザを有するシステムでは、最適な効率が得られ
ないという問題がある。

【０００６】ＰＤＬデコンポーザでは一般に、解釈実行
すべきＰＤＬデータの文字、図形、画像をそれぞれ処理
するモジュールがある。マルチＣＰＵシステム（例えば
８ＣＰＵ）上でこの３モジュールを実行する場合、単に
８ＣＰＵをそれぞれの、モジュールに割当て、連続的に
実行すると、図１のようにそれぞれのモジュールでかか
る処理時間の和（この場合３２秒）が全体の処理時間と
なる。ところが、一般にマルチＣＰＵシステムではＣＰ
Ｕ数の増加に対して速度向上率は線形に向上しては行か
ず、オーバーヘッドなどのために速度向上率は徐々に小
さくなっていく。したがって、この場合のようにそれぞ
れのモジュールに最大数のＣＰＵを割当てて処理を行う
よりも、８ＣＰＵの一部をそれぞれのモジュールに割当
てて、並列に処理したほうが全体としての処理時間は小
さくなることが期待される。図２は画像処理モジュール
に４ＣＰＵ、残りの２つのモジュールにそれぞれ２ＣＰ
Ｕを割当て、３つのモジュールを並列に実行した場合を
示しており、全体としての処理時間は２２秒となってい
る。画像処理モジュールにおいてＣＰＵ数が半分になっ
ても、処理時間が倍にならないのは、すでに述べたよう
にＣＰＵ数の増加に対して速度向上率が線形に増加しな
いためである。

【０００７】従来技術で述べた制御方法でも、３つのモ
ジュールは並列に実行されることになる。ただし、各モ
ジュールにおける処理量にかたよりがある場合は、最適
なＣＰＵ数が割当てられないことがある。これは、モジ
ュールにおける処理が必要になった時点で、その時点の
ＣＰＵ負荷状況などからＣＰＵを割当てるために発生す
るものである。

【０００８】以上述べてきたように、従来技術における
画像処理の制御は、汎用的な構成を目的とするため、あ
らかじめ全体の処理時間や、画像処理モジュールの処理
時間、それ以外の並列に動作するモジュールの処理時間
などがわからない場合に関して最適な処理効率を得よう
とするものであって、例えば、ＰＤＬデコンポーザのよ
うなあらかじめ処理時間が予測できるようなシステムで
は、必ずしも最適な処理効率が得られない場合がある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上述のようなＰＤＬデコ
ンポーザのようなシステムにおいて最適な制御を行うた
めには、各処理モジュールに適切なＣＰＵ数を割当てる
必要がある。そのためには、あらかじめ、どれくらいの
ＣＰＵ数を割当てた時にどれくらいの処理時間が必要と
なるかについて把握することが必要となる。

【００１０】これら従来技術の各問題点を解決するため
に、本発明は、複数のＣＰＵを備えたマルチＣＰＵシス
テムによって構成される画像処理システムにおける画像
処理の処理時間を予測する画像処理時間予測方法であ
り、画像処理後の出力画像の画素数ｘと、画像処理シス
テムのＣＰＵ数ｎを入力し、シングルＣＰＵにおける処
理時間ＴＳと、マルチＣＰＵシステム上での処理のため
に発生するオーバーヘッド時間ＴＯ、および画像処理全
体における並列化可能割合αを構成要素とする処理時間
予測演算式に画像処理後の出力画像の画素数ｘと、画像
処理システムのＣＰＵ数ｎを入力し、処理時間予測演算
式の実行によりマルチＣＰＵシステムにおける画像処理
時間ＴＭ（ｘ，ｎ）を出力することを特徴とする。

【００１１】さらに、本発明の画像処理時間予測方法に
おいて、処理時間予測演算式中のシングルＣＰＵにおけ
る処理時間ＴＳ、マルチＣＰＵシステム上での処理のた
めに発生するオーバーヘッド時間ＴＯ、および画像処理
全体における並列化可能割合αの各々は、画素数ｘの関
数として算出され、シングルＣＰＵにおける処理時間Ｔ
Ｓ（ｘ）、マルチＣＰＵシステム上での処理のために発
生するオーバーヘッド時間ＴＯ（ｘ）、画像処理全体に
おける並列化可能割合α（ｘ）とすると、処理時間予測
演算式は、ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）＋ＴＳ（ｘ）×
（１−α（ｘ））＋（ＴＳ（ｘ）×α（ｘ））／ｎであ
ることを特徴とする。

【００１２】さらに、本発明の画像処理時間予測方法に
おいて、処理時間予測演算式中のシングルＣＰＵにおけ
る処理時間ＴＳ、マルチＣＰＵシステム上での処理のた
めに発生するオーバーヘッド時間ＴＯは、画素数ｘの関
数として算出され、シングルＣＰＵにおける処理時間Ｔ
Ｓ（ｘ）、マルチＣＰＵシステム上での処理のために発
生するオーバーヘッド時間ＴＯ（ｘ）であり、画像処理
全体における並列化可能割合αを定数として、処理時間
予測演算式は、ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ
（ｘ）×（１−α）＋（ＴＳ（ｘ）×α）／ｎであるこ
とを特徴とする。

【００１３】さらに、本発明の画像処理時間予測方法に
おいて、処理時間予測演算式中に定数として示される並
列化可能割合αは、画素数ｘと、画像処理システムのＣ
ＰＵ数ｎの関数として求められるα（ｘ，ｎ）の算出
式、α（ｘ，ｎ）＝（ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ（ｘ）＋Ｔ
Ｍ（ｘ，ｎ））×ｎ／（（ｎ−１）×ＴＳ（ｘ））にお
いて、１以上の画素数ｘと、ＣＰＵ数ｎの設定値の組
（ｘ，ｎ）によって算出される複数の値α（ｘ，ｎ）の
平均値として求めた値であることを特徴とする。

【００１４】さらに、本発明の画像処理装置は、複数の
ＣＰＵを備えたマルチＣＰＵシステムを有する画像処理
装置であり、入力画像データに関する画像処理を複数の
ＣＰＵに配分する制御部と、画像処理の処理時間を予測
する処理時間予測部とを有する画像処理装置において、
処理時間予測部は、画像処理後の出力画像の画素数ｘ
と、画像処理システムのＣＰＵ数ｎを入力とし、シング
ルＣＰＵにおける処理時間ＴＳと、マルチＣＰＵシステ
ム上での処理のために発生するオーバーヘッド時間Ｔ
Ｏ、および画像処理全体における並列化可能割合αを構
成要素とする処理時間予測演算式において演算を実行し
て画像処理時間ＴＭ（ｘ，ｎ）の予測を行う構成を有
し、制御部は、前記処理時間予測部からの予測画像処理
時間ＴＭ（ｘ，ｎ）に基づいて入力画像データに関する
画像処理を複数のＣＰＵに配分する構成を有することを
特徴とする。

【００１５】さらに、本発明の画像処理装置は、上述の
マルチＣＰＵシステムにおける画像処理時間予測方法を
上述の画像処理装置中の処理時間予測部において実行す
るように構成したことを特徴とする。

【００１６】

【発明の実施の形態】本発明の画像処理装置における画
像処理時間予測構成を図３に示す。マルチＣＰＵシステ
ム１は画像処理装置を構成するマルチＣＰＵシステムで
あり、図３で示すのは、マルチＣＰＵシステム１におけ
る画像処理時間予測構成である。画像処理時間予測構成
の中心となるのは、予め設定された予測式２である。予
測式２は画像処理の処理時間を計算により求めるための
予測式であり、出力画像の画素数およびＣＰＵ数を入力
として予測式２を実行することによって予測処理時間を
出力する。

【００１７】予測式２は、処理内容ごと（たとえば、縦
方向の拡縮、横方向の拡縮、アフィン変換、色変換、回
転処理、フィルタ処理．．．）に用意され、全体の予測
処理時間は各予測処理時間の和となる。図３中は予測式
ブロックが２つのみ示されているが、これらは各処理内
容ごとにそれぞれ独自の予測式が設定されていることを
示し、さらに図示しない予測式２のブロックがあるもの
とする。個々の予測式については後段で詳細に説明す
る。個々の予測式の適用による予測処理時間の出力に際
して必要となるデータとして、シングルＣＰＵ処理時間
３、オーバーヘッド処理時間４、並列化可能割合５があ
る。シングルＣＰＵ処理時間３は、予め入力されたシン
グルＣＰＵシステム上での処理時間である。オーバーヘ
ッド処理時間４はマルチＣＰＵシステム上での処理のた
めに発生するオーバーヘッド処理時間、並列化可能割合
５は画像処理全体における並列化可能割合を示す。

【００１８】これら予測式２の実行に必要なシングルＣ
ＰＵ処理時間３、オーバーヘッド処理時間４、並列化可
能割合５はあらかじめ実験等により求めた値を設定して
入力しておく。このように予め入力された各値によって
構成された予測式に対して、処理後の画像の画素数とＣ
ＰＵ数が入力として与えられ、個々の処理内容に応じた
予測式２が適用されて、個々の処理内容ごとの予測処理
時間が求められる。それぞれの予測式ブロックで求めら
れた予測処理時間の総和が画像処理に要する予測処理時
間となる。

【００１９】以下、予測式２に含まれるシングルＣＰＵ
処理時間３、オーバーヘッド処理時間４、並列化可能割
合５の各々の値の意味およびその算出方法について詳細
に説明する。

【００２０】まず、シングルＣＰＵシステム上での処理
時間について説明する。一般に画像処理では、抜けを生
じさせないために出力側から入力側を参照して処理画像
を生成することが多い。例えば、図４のように、高さ６
画素の画像を縦方向に縮小し、高さ２画素の画像を生成
する場合、出力側の高さに相当する２行から入力側を参
照する。図４では縦方向の縮小の例であるが、横方向の
縮小なら、出力側の幅に相当する列数を参照する。した
がって、シングルＣＰＵシステム上での処理時間は、出
力画像の画素数に比例すると考えられ、以下のような式
（１）で表すことができる。

【００２１】

【数１】ＴＳ（ｘ）＝Ａ×ｘ＋Ｂ．．．．．（１）

【００２２】上記式（１）で、ｘは出力画像の画素数、
ＴＳ（ｘ）はシングルＣＰＵシステムでの処理時間、
Ａ、Ｂは画像処理の内容（たとえば、縦方向の拡縮、横
方向の拡縮、アフィン変換、色変換、回転処理、フィル
タ処理．．．）ごとに決まる定数である。上記式（１）
は、処理内容に応じた所定の比例係数Ａに出力画像の画
素数ｘを乗し、処理内容に応じた所定の定数を加算した
ものである。これら定数Ａ，Ｂは、それぞれの処理内容
に応じて、実験による実測によって算出することが可能
であり、あるいは理論的に算出可能であれば、理論的に
求めてもよい。

【００２３】上記式（１）のシングルＣＰＵの処理時間
について、縦方向の拡大・縮小（二次補間）処理につい
て実際に計測を行った例を示す。２００ｄｐｉ、３００
ｄｐｉ、４００ｄｐｉ、６００ｄｐｉにおけるＡ４相当
サイズの画像４種類について、０．５倍、０．８倍、
１．５倍の３種類の拡大・縮小処理について処理時間を
計測した。この時の出力画像の画素数と処理時間の関係
をプロットしたのが図５である。これを回帰分析するこ
とにより上記の式におけるＡとＢを求めることができ
る。ここで示した処理対象画像サイズ、処理内容（拡縮
倍率）はもちろん、固定なわけではなく、上記の式のＡ
とＢを求めるのに十分なデータを取得するための計測を
行えばよい。

【００２４】拡大縮小処理以外の各種処理、アフィン変
換、色変換等についても、上述と同様の実測データの採
取により、各処理における上記式（１）中の定数Ａおよ
びＢが求められる。

【００２５】このようにして得られた式：ＴＳ（ｘ）＝
Ａ×ｘ＋Ｂによって、シングルＣＰＵシステム上での処
理時間ＴＳ（ｘ）は、出力画像の画素数ｘから計算によ
り求めることが可能となる。

【００２６】次にマルチＣＰＵシステム上での処理時間
について説明する。マルチＣＰＵシステム上での処理時
間は、処理に割当てられるＣＰＵ数が関係するため、上
述したシングルＣＰＵシステム上での処理時間算出のよ
うに単純に出力画像の画素数から計算により求めること
はできない。しかしながら、一般的な処理時間特性とし
て図６のような関係がある。図６は、横軸にＣＰＵ数、
縦軸に処理時間を設定したＣＰＵ数と処理時間の相関を
示したものである。

【００２７】図６において、ＣＰＵ数０はシングルＣＰ
Ｕシステム上での処理実行を示し、ＣＰＵ数１はマルチ
ＣＰＵシステム上での処理用に構成されたプログラムを
ＣＰＵ数１の条件下で実行する場合を示している。処理
時間特性を見ると、マルチＣＰＵシステム上での処理用
に構成されたプログラムをＣＰＵ数１の条件下で実行す
る場合は、シングルＣＰＵシステム上で実行する場合よ
りも処理時間がかかっている。この処理時間の増加は、
マルチＣＰＵシステム上での処理のために発生するオー
バーヘッドの処理に時間がかかっているためである。さ
らにＣＰＵ数が２以上に増加すると、並列化効果により
処理時間が短くなっていくが、ＣＰＵ数が増加するほ
ど、並列化効果による高速化の程度は小さくなってい
く。これは、並列化効果によって短くなる処理時間に対
して、オーバーヘッドの処理時間が相対的におおきくな
ってしまうためである。どの程度のＣＰＵ数まで並列化
効果が得られるかは、処理の負荷の大きさによることと
なる。

【００２８】図６に示すようなＣＰＵ数と処理時間の相
関特性から、マルチＣＰＵシステム上での処理時間ＴＭ
（ｘ，ｎ）は以下の予測式（２）によって求めることが
できる。

【００２９】

【数２】 ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）＋ＴＳ（ｘ）×（１−α（ｘ）） ＋（ＴＳ（ｘ）×α（ｘ））／ｎ ．．．．．（２）

【００３０】ここで、ＴＭ（ｘ，ｎ）は求めるべきマル
チＣＰＵシステム上での処理時間、ｘは出力画像の画素
数、ｎは処理に割当てられるＣＰＵ数、ＴＯ（ｘ）はオ
ーバーヘッド処理時間を示す。このオーバーヘッド処理
時間ＴＯ（ｘ）は、図６における、ＣＰＵ数０から１の
間の処理時間増加分にあたる。ＴＳ（ｘ）はシングルＣ
ＰＵシステム上での処理時間、α（ｘ）は対象とする処
理（例えば縦方向の拡縮）における並列可能部分の割合
である。なお、α（ｘ）の値の範囲は、０＜α（ｘ）＜
１である。

【００３１】この予測式（２）において、シングルＣＰ
Ｕシステム上での処理時間ＴＳ（ｘ）はすでに述べたよ
うに、出力画像の画素数ｘから計算により求めるための
計算式（１）を適用することによってあらかじめ得られ
る。

【００３２】また、オーバーヘッド処理時間ＴＯ（ｘ）
はシングルＣＰＵシステム上で処理を実行した場合と、
マルチＣＰＵシステム上での処理用に構成されたプログ
ラムをＣＰＵ数１の条件下で実行した場合の処理時間の
差であるが、経験的にこれも画素数に比例する値をとる
ことが分かっている。よって、オーバーヘッド処理時間
ＴＯ（ｘ）もシングルＣＰＵ処理時間ＴＳ（ｘ）と同様
にいくつかの画像サイズ、処理内容についてオーバーヘ
ッド処理時間の計測を行うことによって、画素数ｘとオ
ーバーヘッド処理時間ＴＯ（ｘ）の関係式が以下の式
（３）の構成で選られる。

【００３３】

【数３】ＴＯ（ｘ）＝Ｃ×ｘ＋Ｄ．．．．．（３）

【００３４】上記式（３）で、ｘは出力画像の画素数、
ＴＯ（ｘ）はオーバーヘッド処理時間、Ｃ、Ｄは画像処
理の内容（たとえば、縦方向の拡縮、横方向の拡縮、ア
フィン変換、色変換、回転処理、フィルタ処理．．．）
ごとに決まる定数である。

【００３５】上記式（３）のオーバーヘッド処理時間算
出式ＴＯ（ｘ）＝Ｃ×ｘ＋Ｄについて、実際に計測を行
った例を図７に示す。図７は、２００ｄｐｉ、３００ｄ
ｐｉ、４００ｄｐｉ、６００ｄｐｉにおけるＡ４相当サ
イズの画像４種類について、０．５倍、０．８倍、１．
５倍の３種類の拡大・縮小処理について処理時間を計測
した。この時の出力画像の画素数と処理時間の関係をプ
ロットしたのが図７である。これを回帰分析することに
より上記の式におけるＣとＤを求めることができる。こ
こで示した処理対象画像サイズ、処理内容（拡縮倍率）
はもちろん、固定なわけではなく、上記の式のＣとＤを
求めるのに十分なデータを取得するための計測を行えば
よい。

【００３６】拡大縮小処理以外の各種処理、アフィン変
換、色変換等についても、上述と同様の実測データの採
取により、各処理における上記式（３）中の定数Ｃおよ
びＤが求められる。

【００３７】式（２）中の残りの要素である並列可能部
分割合α（ｘ）は、マルチＣＰＵシステム上での処理時
間ＴＭ（ｘ）を計測し、式（３）に示す計算により求ま
るオーバーヘッド処理時間ＴＯ（ｘ）、および式（１）
に示す計算により求まるシングルＣＰＵ処理時間ＴＳ
（ｘ）から上記（３）式を満足する適切な解を構成する
式または値を求め、これを並列可能部分割合α（ｘ）と
する。このようにして求められた予測式（３）により、
出力画像の画素数ｘと割当てられるＣＰＵ数ｎからマル
チＣＰＵシステム上での処理時間ＭＴ（ｘ，ｎ）が求め
られる。

【００３８】並列可能部分割合α（ｘ）については、オ
ーバーヘッド処理時間ＴＯ（ｘ）やシングルＣＰＵ処理
時間ＴＳ（ｘ）のように単純に出力画像の画素数に比例
するのではないが、画素数ｘの増加に伴い、処理自体の
負荷量が増加するので、並列化可能部分の割合αも増加
していくと予想される。実際にα（ｘ）を求めることは
かなり困難であるので、並列可能部分割合α（ｘ）を画
素数ｘに依存しない定数αとして代替することによって
予測処理時間を算出する方法が考えられる。

【００３９】以下では、上記式（２）中の並列可能部分
割合α（ｘ）を定数αと置いた場合の近似予測式を適用
する場合について説明する。上記した、式（２）に代替
するマルチＣＰＵシステム上での処理時間ＴＭ（ｘ，
ｎ）の近似予測式として以下の式（４）を用いる。

【００４０】

【数４】 ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ（ｘ）×（１−α） ＋（ＴＳ（ｘ）×α）／ｎ ．．．．．（４）

【００４１】上記式（４）では、式（２）における並列
可能部分割合α（ｘ）を定数αと置いた以外に、オーバ
ーヘッド処理時間ＴＯ（ｘ）をＣＰＵ数ｎで割っている
点が異なる。この式（４）から、並列可能部分割合αは
次の式（５）によって求められる。

【００４２】

【数５】 α（ｘ，ｎ）＝（ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ（ｘ）＋ＴＭ（ｘ，ｎ）） ×ｎ／（（ｎ−１）×ＴＳ（ｘ）） ．．．．．（５）

【００４３】並列化可能割合αは、画素数ｘと、画像処
理システムのＣＰＵ数ｎの関数として求められるα
（ｘ，ｎ）の算出式を使用し、１以上の画素数ｘと、Ｃ
ＰＵ数ｎの設定値の組（ｘ，ｎ）を入力することによっ
て算出される複数の値α（ｘ，ｎ）の平均値として求め
ることができる。

【００４４】縦方向の拡大・縮小（二次補間）処理につ
いて実際にマルチＣＰＵシステム上での処理時間ＴＭ
（ｘ，ｎ）を計測し、この式（５）を用いて、並列可能
部分割合αを計算した結果を図８に示す。計測した処理
内容は、２〜８のＣＰＵ数において、入力画像３種（１
０２４×１０２４（１ｋ×１ｋ）、２０４８×２０４８
（２ｋ×２ｋ）、４０９６×４０９６（４ｋ×４
ｋ））、処理２種（０．８倍縮小、１．５倍拡大）であ
る。各種の測定誤差等のために、それぞれの条件におい
て並列可能部分割合αは異なる値をとっているが、ここ
では、これらの平均値を定数αとして求めることによ
り、α＝０．９８６８８となる。

【００４５】この並列可能部分割合定数αを上述の予測
式（４）に入れて、６００ｄｐｉ／Ａ４相当の画像（４
９６０×７０１５）を縦方向に１．５倍に拡大した場合
の予測値と、実際に当該ＣＰＵ数での処理時間を計測し
た結果を図９に示す。

【００４６】図９は、横軸にＣＰＵ数ｎ縦軸に処理時間
をとったものであり、○印のプロットが実測値を示し、
×印のプロットが上述の式（４）によって算出された値
をプロットしたグラフである。図９から上述の予測式
（４）によって求めたマルチＣＰＵシステム上での処理
時間ＴＭ（ｘ，ｎ）は、実測値にほぼ一致した値をと
り、式（４）によって、マルチＣＰＵシステム上での処
理時間ＴＭ（ｘ，ｎ）の予測が正しく行われていること
が理解される。

【００４７】これらの予測方式を用いてプロセッサに画
像処理を分配するＰＤＬデコンポーザによって構成され
る画像処理装置の構成例を図１０に示す。図１０に示す
ＰＤＬデコンポーザは、ＣＰＵリソース１００１、処理
時間予測部１００２、ＰＤＬ解釈部１００３、制御部１
００４、図形処理部１００５、文字処理部１００６、画
像処理部１００７、およびラスタデータ生成部１００８
を有する。

【００４８】処理すべきＰＤＬ文書データはＰＤＬ解釈
部１００３により内部で処理するための形式に変換さ
れ、これを受け取った制御部１００４は、この解釈結果
を元に処理時間予測部１００２で各モジュールの負荷を
予測する。各モジュールでの処理時間ができるだけ均等
になるようにシステムのＣＰＵリソース１００１を配分
する。この配分は、例えば図２に示すように、各処理の
処理終了時間ができるだけ均等になるように、すなわち
処理時間の負荷バランスをより均等になるように実行す
る。各モジュール、図形処理部１００５、文字処理部１
００６、画像処理部１００７は割当てられたＣＰＵ数で
ＰＤＬ解釈部１００３で解釈済のデータを処理し、結果
を制御部１００４に返す。制御部１００４が受け取った
各モジュールの処理結果からラスタデータ生成部１００
８が最終的な結果であるラスタデータを生成する。

【００４９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像処理
装置および画像処理時間予測方法によれば、複数ＣＰＵ
を備えたマルチＣＰＵシステム上での画像処理時間が実
際の処理時間にほぼ一致するように予測可能であり、処
理時間が予測できる他のモジュールとともに並行して画
像処理を実行する場合に画像処理システム中のリソース
である複数のＣＰＵについて適切なＣＰＵ数の割当てが
可能となり、全体として高速な処理が可能となる。

【００５０】さらに、本発明の画像処理装置および画像
処理時間予測方法によれば、システムのＣＰＵ数ｎと、
出力画像の画素数ｘを与えるのみで処理時間の予測が可
能となり、画像処理時間の予測において複雑なステップ
を必要としない処理時間予測構成が提供される。

【図面の簡単な説明】

【図１】 画像処理装置における全ＣＰＵを各モジュー
ルに割当て連続的に実行した場合の処理時間経過を示す
図である。

【図２】 画像処理装置における一部のＣＰＵをそれぞ
れのモジュールに割当て並列に実行した場合の処理時間
経過を示す図である。

【図３】 本発明の画像処理装置における時間予測手段
の構成を示す図である。

【図４】 画像処理における処理画素の参照のしかたに
ついて説明する図である。

【図５】 シングルＣＰＵシステム上での出力画像の画
素数と画像処理時間との関係をグラフで示した図であ
る。

【図６】 マルチＣＰＵシステム上でのＣＰＵ数と画像
処理時間との相関を示す図である。

【図７】 オーバーヘッド処理時間と出力画素数との相
関をグラフで示した図である。

【図８】 ＣＰＵ数と入力画像のサイズおよび拡大縮小
処理とを各種設定した場合の並列化可能割合算出例を示
した図である。

【図９】 ＣＰＵ数と処理時間との関係における処理時
間予測値と処理時間実測値とをグラフ化して示した図で
ある。

【図１０】 本発明の処理時間予測方法を適用したＰＤ
Ｌデコンポーザによる画像処理装置構成例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１ マルチＣＰＵシステム処理時間予測構成ブロック ２ 処理時間を求める予測式算出ブロック ３ シングルＣＰＵ処理時間 ４ オーバーヘッド処理時間 ５ 並列化可能割合 １００１ ＣＰＵリソース １００２ 処理時間予測部 １００３ ＰＤＬ解釈部 １００４ 制御部 １００５ 図形処理部 １００６ 文字処理部 １００７ 画像処理部 １００８ ラスタデータ生成部

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のＣＰＵを備えたマルチＣＰＵシス
   テムによって構成される画像処理システムにおける画像
   処理の処理時間を予測する画像処理時間予測方法であ
   り、 画像処理後の出力画像の画素数ｘと、前記画像処理シス
   テムのＣＰＵ数ｎを入力とし、 シングルＣＰＵにおける処理時間ＴＳと、マルチＣＰＵ
   システム上での処理のために発生するオーバーヘッド時
   間ＴＯ、および画像処理全体における並列化可能割合α
   を構成要素とする処理時間予測演算式に前記画像処理後
   の出力画像の画素数ｘと、前記画像処理システムのＣＰ
   Ｕ数ｎを入力し、 前記処理時間予測演算式の実行によりマルチＣＰＵシス
   テムにおける画像処理時間ＴＭ（ｘ，ｎ）を出力するこ
   とを特徴とするマルチＣＰＵシステムにおける画像処理
   時間予測方法。
2. 【請求項２】 前記処理時間予測演算式において、シン
   グルＣＰＵにおける処理時間ＴＳ、マルチＣＰＵシステ
   ム上での処理のために発生するオーバーヘッド時間Ｔ
   Ｏ、および画像処理全体における並列化可能割合αの各
   々は、前記画素数ｘの関数として算出され、シングルＣ
   ＰＵにおける処理時間ＴＳ（ｘ）、マルチＣＰＵシステ
   ム上での処理のために発生するオーバーヘッド時間ＴＯ
   （ｘ）、画像処理全体における並列化可能割合α（ｘ）
   とすると、 前記処理時間予測演算式は、 ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）＋ＴＳ（ｘ）×（１−α
   （ｘ））＋（ＴＳ（ｘ）×α（ｘ））／ｎ として示されることを特徴とする請求項１記載のマルチ
   ＣＰＵシステムにおける画像処理時間予測方法。
3. 【請求項３】 前記処理時間予測演算式において、シン
   グルＣＰＵにおける処理時間ＴＳ、マルチＣＰＵシステ
   ム上での処理のために発生するオーバーヘッド時間ＴＯ
   は、前記画素数ｘの関数として算出される値であり、シ
   ングルＣＰＵにおける処理時間ＴＳ（ｘ）、マルチＣＰ
   Ｕシステム上での処理のために発生するオーバーヘッド
   時間ＴＯ（ｘ）、および画像処理全体における並列化可
   能割合αを構成要素とする前記処理時間予測演算式は、 ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ（ｘ）×（１−
   α）＋（ＴＳ（ｘ）×α）／ｎ として示されることを特徴とする請求項１記載のマルチ
   ＣＰＵシステムにおける画像処理時間予測方法。
4. 【請求項４】前記処理時間予測演算式において定数とし
   て示される並列化可能割合αは、画素数ｘと、前記画像
   処理システムのＣＰＵ数ｎの関数として求められるα
   （ｘ，ｎ）の算出式、 α（ｘ，ｎ）＝（ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ（ｘ）＋ＴＭ
   （ｘ，ｎ））×ｎ／（（ｎ−１）×ＴＳ（ｘ）） なる式において、１以上の画素数ｘと、ＣＰＵ数ｎの設
   定値の組（ｘ，ｎ）によって算出される複数の値α
   （ｘ，ｎ）の平均値として求めた値であることを特徴と
   する請求項３記載のマルチＣＰＵシステムにおける画像
   処理時間予測方法。
5. 【請求項５】複数のＣＰＵを備えたマルチＣＰＵシステ
   ムを有する画像処理装置であり、入力画像データに関す
   る画像処理を前記複数のＣＰＵに配分する制御部と、前
   記画像処理の処理時間を予測する処理時間予測部とを有
   する画像処理装置において、 前記処理時間予測部は、画像処理後の出力画像の画素数
   ｘと前記画像処理システムのＣＰＵ数ｎを入力とし、シ
   ングルＣＰＵにおける処理時間ＴＳと、マルチＣＰＵシ
   ステム上での処理のために発生するオーバーヘッド時間
   ＴＯ、および画像処理全体における並列化可能割合αを
   構成要素とする処理時間予測演算式において演算を実行
   して画像処理時間ＴＭ（ｘ，ｎ）の予測を行う構成を有
   し、 前記制御部は、前記処理時間予測部からの予測画像処理
   時間ＴＭ（ｘ，ｎ）に基づいて、前記入力画像データに
   関する画像処理を前記複数のＣＰＵに配分する構成を有
   することを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記処理時間予測演算式において、シン
   グルＣＰＵにおける処理時間ＴＳ、マルチＣＰＵシステ
   ム上での処理のために発生するオーバーヘッド時間Ｔ
   Ｏ、および画像処理全体における並列化可能割合αの各
   々は、前記画素数ｘの関数として算出され、シングルＣ
   ＰＵにおける処理時間ＴＳ（ｘ）、マルチＣＰＵシステ
   ム上での処理のために発生するオーバーヘッド時間ＴＯ
   （ｘ）、画像処理全体における並列化可能割合α（ｘ）
   とすると、 前記処理時間予測演算式は、 ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）＋ＴＳ（ｘ）×（１−α
   （ｘ））＋（ＴＳ（ｘ）×α（ｘ））／ｎ として示されることを特徴とする請求項５記載の画像処
   装置。
7. 【請求項７】 前記演算式において、シングルＣＰＵに
   おける処理時間ＴＳ、マルチＣＰＵシステム上での処理
   のために発生するオーバーヘッド時間ＴＯは、前記画素
   数ｘの関数として算出され、シングルＣＰＵにおける処
   理時間ＴＳ（ｘ）、マルチＣＰＵシステム上での処理の
   ために発生するオーバーヘッド時間ＴＯ（ｘ）、および
   画像処理全体における並列化可能割合αを構成要素とす
   る前記処理時間予測演算式は、 ＴＭ（ｘ，ｎ）＝ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ（ｘ）×（１−
   α）＋（ＴＳ（ｘ）×α）／ｎ として示されることを特徴とする請求項５記載の画像処
   理装置。
8. 【請求項８】前記処理時間予測演算式において定数とし
   て示される前記並列化可能割合αは、画素数ｘと、前記
   画像処理システムのＣＰＵ数ｎの関数として求められる
   α（ｘ，ｎ）の算出式、 α（ｘ，ｎ）＝（ＴＯ（ｘ）／ｎ＋ＴＳ（ｘ）＋ＴＭ
   （ｘ，ｎ））×ｎ／（（ｎ−１）×ＴＳ（ｘ）） なる式によって１以上の画素数ｘと、ＣＰＵ数ｎの設定
   値の組（ｘ，ｎ）によって算出される複数の値α（ｘ，
   ｎ）の平均値として求めた値であることを特徴とする請
   求項７記載の画像処理装置。