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In dem vorliegenden Beitrag wird ein Konzept zur effizienten Parallelisierung von typischen Algorithmen aus dem Bereich der digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung entwickelt. Ausgehend von Datenabhängigkeitsanalysen bei Algorithmen aus diesem Anwendungsbereich, werden topologisch äquivalente Klassen von Algorithmen gebildet. Dazu gehören insbesondere solche mit lokalen, sowie andere mit globalen Bezügen. Die Abbildung auf topologisch verwandte Verbindungsnetzwerke von Parallelrechnern garantiert effiziente Implementierungen des benötigten Datenaustausches, wobei MIMD-Systeme mit verteiltem Speicher vorausgesetzt werden. In bezug auf die universelle Verwendbarkeit des Ansatzes sind insbesondere effiziente homogene und heterogene Einbettungen von Graphen zu bewältigen. Dadurch werden Eigenschaften wie Skalierfähigkeit und die Portabilität von algorithmischen Implementierungen garantiert. Experimentelle Ergebnisse in einer realisierten Arbeitsumgebung mit konkreten Effizienzmessungen auf einem Transputer-basierten, massiv parallelen System beschließen den Beitrag. Der Beitrag hat exemplarischen Charakter für eine gewisse Klasse von Algorithmen, soll jedoch eine mögliche Vorgehensweise in ihrer gesamten Systematik beleuchten.

Effiziente Parallelisierung von Algorithmen der digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung