PARALLEL K-MEANS CLUSTERING WITH NAÏVE SHARDING FOR UNSUPERVISED IMAGE SEGMENTATION VIA MPI

Authors : Ahmet Esad TOP, Fahreddin Şükrü TORUN, Hilal KAYA

Pages : 791-798

Doi:10.21923/jesd.748209

View : 19 | Download : 8

Publication Date : 2020-09-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Dijital görüntü işlemede, görüntü bölütleme, görüntünün piksel gruplarına ayrıldığı önemli bir adımdır. Verimli bir kümeleme algoritması kabul edilen k-means algoritması, bir görüntüyü bölümlere ayırmak için en yaygın kullanılan kümeleme algoritmalarından birisidir. Bununla birlikte, problem boyutu büyüdükçe, k-means, görüntü işlemek için önemli miktarda zaman harcamaya başlar. Bu noktada, gerekli zamanı azaltmak için paralelleştirme teknikleri uygulanmalıdır. Verimli bir paralel ve dağıtılmış model tasarlamak, paralel bilgisayar mimarisini karşılayabilmesi ve işlemciler arasındaki iletişim ve yük dengelemesini dikkate alması nedeniyle önemli bir iştir. Bu çalışmada, görüntü bölütlemesi için naïve sharding kullanarak orta nokta belirleme ile paralel ve dağıtılmış bir k-means kümeleme algoritması öneriyoruz. Önerilen algoritma, Yüksek Performanslı Bilgi İşleme Kümesindeki dağıtılmış bilgi işleme düğümlerinin hesaplama gücünden yararlanmak için Mesaj Geçirme Arayüzü insert ignore into journalissuearticles values(MGA); standardını kullanır. 128 adede kadar çekirdek kullanarak 104.23 kat daha hızlı kümeleme süresi sağlayan önerilen algoritmanın paralel ölçeklenebilirliğini gösterdik.
Keywords : Kümeleme, Görüntü Bölütleme, K means Kümeleme, Dağıtılmış Bellek, Paralel İşleme