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

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