Vi introducerar ett nytt verktyg för att lösa de stora linjära system som uppstår vid gradient-domän bildbehandling. Speciellt utvecklar vi en streaming multigrid lösare, som behöver bara två sekventiella passerar över out-of-core data. Denna snabba lösning möjliggörs av en kombination av tre tekniker: (1) användning av andra ordningens finita element (snarare än traditionella finita skillnader) för att uppnå tillräcklig noggrannhet i en enda V-cykel, (2) temporalt blockerad avkoppling, och (3) streaming på flera nivåer för att leda begränsnings- och förlängningsfaserna in i enstaka streamingpass. Ett viktigt bidrag är utvidgningen av metoden B-spline finita element för att vara kompatibel med den framåtriktade lutningsrepresentation som vanligen används med bilder. Vår streaming lösare är också effektiv för minnesbilder, på grund av dess snabba konvergens och utmärkt cache beteende. Anmärkningsvärt nog kan den överträffa rumsligt anpassningsbara lösare som utnyttjar tillämpningsspecifik kunskap. Vi visar sömlösa sömmar och ton-mopping av gigapixel bilder i ungefär en timme på en bärbar PC.
REF föreslog en ny streaming multi-grid GPU lösare för att lösa stora linjära system som uppstår vid gradient domän bildbehandling.
Streaming multigrid for gradient-domain operations on large images
{'venue': "SIGGRAPH '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}