Viele Geräte werden zur Bildverarbeitung verwendet, von einfachen eingebetteten Systemen bis hin zu leistungsstarken Supercomputern. Hier sind einige Beispiele, die für Klarheit kategorisiert sind:
1. Dedizierte Bildverarbeitungshardware:
* Digitalkameras: Diese führen eine grundlegende Bildverarbeitung wie die Komprimierung (JPEG) und die Einstellung des Weißabgleichs in der Kamera durch.
* gpus (Grafikverarbeitungseinheiten): Hoch parallele Architekturen sind außergewöhnlich für die rechnerisch intensiven Aufgaben geeignet, die an Bildverarbeitungsalgorithmen beteiligt sind. Wird in allen Smartphones bis zu High-End-Workstations verwendet.
* fpgas (feldprogrammierbare Gate-Arrays): Bieten Sie Flexibilität beim Entwerfen benutzerdefinierter Hardware für bestimmte Bildverarbeitungsaufgaben und optimieren Sie den Geschwindigkeits- und Stromverbrauch. Häufig in eingebetteten Systemen und Robotik verwendet.
* ASICS (anwendungsspezifische integrierte Schaltungen): Custom entworfene Chips, die für sehr spezifische Bildverarbeitungsvorgänge optimiert sind und die höchste Leistung bieten, jedoch auf Kosten der Flexibilität und hohen Entwicklungskosten. Wird in speziellen Anwendungen wie medizinischer Bildgebung verwendet.
* Bildverarbeitungsboards/Module: Diese kombinieren Verarbeitungseinheiten (GPUs, FPGAs oder spezialisierte Prozessoren) mit Speicher und Schnittstellen für Kameras und andere Peripherieger. Sie vereinfachen die Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen.
2. Allzweck-Computergeräte:
* Smartphones: Enthält leistungsstarke Prozessoren und GPUs, die eine breite Palette von Bildverarbeitungsaufgaben ausführen können, von der grundlegenden Filterung bis hin zu erweiterten Computer -Vision -Algorithmen.
* Laptops/Desktops: Geben Sie die Rechenleistung an, die für anspruchsvollere Bildverarbeitungsanwendungen erforderlich ist, wie z. B. hochauflösende Bildbearbeitung und -analyse.
* Server/Workstations: High-End-Systeme zur Verarbeitung großer Datensätze von Bildern und Videos, bei denen häufig mehrere GPUs oder spezielle Hardware zur parallele Verarbeitung verwendet werden.
* Supercomputer: Die leistungsstärksten Computersysteme, die für extrem rechenintensive Bildverarbeitungsaufgaben wie medizinische Bildgebungsanalyse oder Satellitenbildverarbeitung verwendet werden.
3. Eingebettete Systeme:
* Mikrocontroller: Low-Power-Prozessoren, die häufig in eingebetteten Systemen für grundlegende Bildverarbeitungsaufgaben verwendet werden, wie z. B. Objekterkennung oder Bildkomprimierung für Sicherheitskameras oder Robotik.
* System-on-a-Chip (SOC): Integriert mehrere Komponenten (CPU, GPU, Speicher usw.) in einen einzelnen Chip, der häufig in eingebetteten Geräten zu finden ist, die Bildverarbeitungsfunktionen benötigen.
Das verwendete spezifische Gerät hängt stark von der Anwendung und der Komplexität der Bildverarbeitungsaufgabe ab. Einfache Aufgaben wie die Größenänderung oder die Farbkorrektur können von Smartphones behandelt werden, während erweiterte Anwendungen wie medizinische Bildanalyse oder autonomes Fahren viel leistungsfähigere Hardware erfordern.
