AlgART Java Libraries

Beschreibung

Open-Source-Java-Bibliotheken, die verallgemeinerte intelligente Arrays und Matrizen mit Elementen beliebigen Typs (1-Bit, 8/16/32/64-Bit-Ganzzahlen, 32/64-Bit-Gleitkommawerte und alle anderen Java-Typen) unterstützen. Die Bibliotheken enthalten eine breite Palette von 2D-, 3D- und mehrdimensionalen Bildverarbeitungsalgorithmen über Matrizen: lineare Filterung, mathematische Morphologie, Rangoperationen, spektrale Transformation (FFT) usw. Es gibt auch Skelettierung und Messung von Binärbildern. Die Bibliotheken verwenden die 63-Bit-Adressierung von Array-Elementen (alle Indizes und Längen werden durch einen 64-Bit-langen Typ dargestellt). Es ist also theoretisch möglich, Arrays und Matrizen zu erstellen und zu verarbeiten, die bis zu 2 ^ 63-1 (~ 10 ^ 19) Elemente von beliebigen primitiven oder nicht primitiven Typen enthalten, wenn Betriebssystem und Hardware die erforderliche Menge an Arbeitsspeicher oder Festplattenspeicher bereitstellen können. Das Speichermodellkonzept ermöglicht das Speichern von AlgART-Arrays in verschiedenen Schemata, von einfachen Java-Arrays bis hin zu zugeordneten Festplattendateien; alle notwendigen Datenübertragungen werden automatisch bei jedem Zugriff auf ein Element oder einen Block von Elementen durchgeführt. Die meisten Algorithmen basieren auf der breiten Verwendung von faulen Auswertungen. Typische Operationen, wie elementweises Summieren oder geometrische Matrixtransformationen, werden über verzögerte Ansichten des Quellarrays oder der Quellmatrix implementiert. Sie können beispielsweise eine mehrdimensionale Matrix nehmen, sie drehen (oder eine andere affine oder projektive Transformation durchführen) und dann eine Teilmatrix aus dem Ergebnis extrahieren. Alle diese Operationen werden virtuell durchgeführt (ohne Zeitaufwand), und tatsächliche Berechnungen werden nur im Moment des Zugriffs auf Elemente durchgeführt, normalerweise während die resultierende Matrix in eine neu erstellte kopiert wird. Darüber hinaus „verstehen“ die Bibliotheken in vielen Fällen selbst, dass der Benutzer eine Drehung oder eine andere Transformation durchführen möchte, und teilen die Matrix in geeignete rechteckige Blöcke (die in den Arbeitsspeicher passen) und wählen den im Moment besten Algorithmus für diese Aufgabe aus Kopiervorgang.