є СТЗ PEPE, використовувана Міністерством оборони США [комірів - 2005].
Конвеєрна (потокова) архітектура СТЗ ефективно при обробці масивів даних за тривалий період часу (рис. 1.12в). Архітектури подібних систем позначаються MISD (Multiply Instruction Single Data). Така система ефективна при обробці масивів з великим числом елементів поля і градацій яскравості. Структурно конвеєрна архітектура реалізується у вигляді лінійно пов'язаних обчислювальних процесорів. Максимальний ефект від цього досягається тільки тоді, коли всі вони завантажені своїми завданнями. Якщо якийсь з процесорів завершує рішення задачі раніше, то отже він не встиг отримати від попередніх обчислювальних елементів задачу на виконання, і як наслідок максимальний ефект знижується. Прикладом такої системи є СТЗ PIPE для обробки складних зображень в реальному часі [комірів - 2005].
Ну і нарешті, самим передовим виглядом СТЗ є технології побудови високошвидкісних систем паралельної обробки зображень на базі транспьютеров. Транспьютерном системи дозволяють змінювати топологію процесорів, створюючи різні типи паралельнихархітектур види: лінійка, кільце, дерево, решітка, гиперкуб і т.п. Відомо, що для кожної задачі обробки і аналізу зображень існує оптимальна технологія, що гарантує її ефективне рішення. Наприклад, для задачі розпізнавання технічних виробів найбільший ефект дав би транспьютер деревовидної архітектури. Це обумовлено тим, що процес обробки починається з кольорових зображень великий дозволеності і протікає в бік зменшення їх складності за рахунок переходу до менш інформативним зображенням. І так далі від простих зображень до аналізу та розпізнаванню на признаковой основі [комірів - 2005].
Дипломний проект не ставить за мету дослідження інших архітектур, відмінних від архітектури однопроцессорной СТЗ. Тому їх вивчення залишається за рамками даної роботи, і вони раніше були побіжно описані. Вибравши навіть в якості об'єкта дослідження архітектуру однопроцессорной СТЗ, відзначимо, що апаратна реалізація частини завдань процесу обробки, аналізу та розпізнавання зображень обумовлена ??всього лише необхідністю прискорення цього процесу, але не дозволяє відповісти на питання про склад методів обробки та аналізу зображень, а також послідовності їх застосування. Більш складним сучасним аспектом в області цифрової обробки та аналізу зображень залишається проблема автоматичного проектування СТЗ. Цим питанням окремо займається теорія автоматичного управління з проблеми параметричного і структурного синтезу систем []. Ту ж саму проблему можна досліджувати і в області цифрової обробки та аналізу зображень із залученням спеціалізованого математичного апарату дескриптивних алгебр зображень [Журавльов, Гуревич, Яшина, Ісхаков].
Дослідженням методів обробки та аналізу зображень займається спеціалізоване науковий напрям, званий комп'ютерним зором або цифровою обробкою й аналізом зображенням. Завдання розпізнавання зображень залишається за рамками цих досліджень і належить області наукових розробок теорії розпізнавання образів технічної кібернетики. Цифрова обробка і аналіз зображень не має свого математичного апарату, а його методологія базується на класичній математиці. Розрізненість методів цифрової обробки та аналізу зображень обумовлена ??застосуванням різних розділів цієї математики, що призвело до використання, хоча б, різних термінологій, не кажучи вже ...
