Robust/src/Benchmarks/Scheduling/Tracking/IYL.java

   1 public class IYL {
   2     flag toprocess;
   3     flag tomergeIYL;
   4     flag finish;
   5
   6     /* current processing image related */
   7     float[] m_image;
   8     int m_rows;
   9     int m_cols;
  10
  11     /* results related */
  12     float[] m_result;
  13     int m_rows_rs;
  14     int m_rows_re;
  15     int m_cols_r;
  16
  17     /* id indicating the piece # */
  18     int m_id;
  19     int m_range;
  20     int m_pnum;
  21
  22     /* constructor */
  23     public IYL(int id,
  24                int range,
  25                float[] image,
  26                int rows,
  27                int cols,
  28                int pnum) {
  29       this.m_id = id;
  30       this.m_range = range;
  31       this.m_image = image;
  32       this.m_rows = rows;
  33       this.m_cols = cols;
  34       this.m_pnum = pnum;
  35     }
  36
  37     public int getId() {
  38       return this.m_id;
  39     }
  40
  41     public int getRowsRS() {
  42       return this.m_rows_rs;
  43     }
  44
  45     public int getRowsRE() {
  46       return this.m_rows_re;
  47     }
  48
  49     public int getColsR() {
  50       return this.m_cols_r;
  51     }
  52
  53     public float[] getResult() {
  54       return this.m_result;
  55     }
  56
  57     public int getRows() {
  58       return this.m_rows;
  59     }
  60
  61     public int getCols() {
  62       return this.m_cols;
  63     }
  64
  65     public float[] getImage() {
  66       return this.m_image;
  67     }
  68
  69     public void calcSobel_dY() {
  70       int rows_k1, cols_k1, rows_k2, cols_k2;
  71       int[] kernel_1, kernel_2;
  72       float temp;
  73       int kernelSize, startCol, endCol, halfKernel, startRow, endRow;
  74       int k, i, j, kernelSum_1, kernelSum_2;
  75       float[] result, image;
  76       int rows = this.m_rows;
  77       int cols = this.m_cols;
  78
  79       // level 1 is the base image.
  80
  81       image = this.m_image;
  82
  83       this.m_rows_rs = this.m_id * this.m_range;
  84       this.m_rows_re = (this.m_id + 1) * this.m_range;
  85       if(this.m_id == this.m_pnum - 1) {
  86         this.m_rows_re = rows;
  87       }
  88       this.m_cols_r = cols;
  89       result=this.m_result=new float[(this.m_rows_re-this.m_rows_rs)*this.m_cols_r];
  90
  91       rows_k1 = 1;
  92       cols_k1 = 3;
  93       kernel_1 = new int[rows_k1 * cols_k1];
  94       rows_k2 = 1;
  95       cols_k2 = 3;
  96       kernel_2 = new int[rows_k2 * cols_k2];
  97
  98       kernel_1[0] = 1;
  99       kernel_1[1] = 0;
 100       kernel_1[2] = -1;
 101
 102       kernelSize = 3;
 103       kernelSum_1 = 2;
 104
 105       kernel_2[0] = 1;
 106       kernel_2[1] = 2;
 107       kernel_2[2] = 1;
 108
 109       kernelSum_2 = 4;
 110
 111       startCol = 1;       //(kernelSize/2);
 112       endCol = cols - 1;  //(int)(cols - (kernelSize/2));
 113       halfKernel = 1;     //(kernelSize-1)/2;
 114
 115       if((this.m_rows_re < 1) || (this.m_rows_rs > rows - 1)) {
 116         return;
 117       }
 118       startRow = (1>this.m_rows_rs)?1:(this.m_rows_rs);       //(kernelSize)/2;
 119       endRow = ((rows-1)<this.m_rows_re)?(rows-1):(this.m_rows_re);  //(rows - (kernelSize)/2);
 120
 121       int ii = startRow - this.m_rows_rs;
 122       for(i=startRow; i<endRow; i++) {
 123           for(j=startCol; j<endCol; j++) {
 124               temp = 0;
 125               for(k=-halfKernel; k<=halfKernel; k++) {
 126                   temp += (float)(image[i * cols + (j+k)]
 127                                         * (float)(kernel_2[k+halfKernel]));
 128               }
 129               result[ii * cols + j] = (float)(temp/kernelSum_2);
 130           }
 131           ii++;
 132       }
 133     }
 134 }