文档介绍：摘要象~图像信息的数量也是呈指数级增长。在现实工作和科研中,经常需要对大容向量处理系统,基于共享存储的多处理机低车取5钦庑┓桨讣鄹癜汗蟆本文主要阐述利用机群系统进行并行计算,解决图像处理的一些问题。包括以下首先,介绍了并行计算系统的一般特点。包括并行计算分类,并行计算体系机和从节点机数据和消息传递的实现。根据图像处理的特点,研究了并行图像处算法,并对该算法加入静态和动态负载均衡策略并实现。研究和实现了基于全变西南科技大学硕士研究生学位论文第随着计算机技术飞速地发展,多媒体技术得到广泛的应用,而其主要处理对量图像文件进行处理或者对图像处理质量要求较高,这都需要较大运算量。由于单处理机速度提升受到物理极限限制,一些大规模的图像处理在其上实现,计算速度和计算资源需求并不能很好满足。并行技术的发展,为我们解决这一问题提供一个很好的方法。并行计算方案较多,可以采用专用的并行计算机,例如,多采用基于机群的⑿屑扑惴桨甘且恢衷诰谩⑿省⑼ㄓ眯远冀虾玫难≡瘛主要工作和内容:结构和模型,并行算法和并行计算性能分析等。介绍了⑿谐绦蛏杓频奶氐和方法。完成了并行图像处理系统的搭建。然后,根据图像处理的特点,研究了并行图像处理的流程和方法,研究并改进了图像数据在机群系统上的划分,主节点理中的负载均衡问题,包括静态和动念负载均衡。给出了并行图像处理静态和动态负载均衡的实现的方法。接着,按并行处理中的主从模式,研究和实现了基于全变分的并行图像修补分的并行图像去噪算法,并加入静态负载均衡策略并实现。对给出的算法通过实验仿真,得到相关结论:通过完成并行图像处理算法,图像处理速度得到提高,有较好的加速比和并行效率。对于不同性能的机构成的集群实现静态负载均衡后,计算时间减少约%ァ6杂诮洗笸枷翊矶韵螅迪侄涸鼐夂螅算时间减少约。最后,在具有多核和支持超线程的处理器的处理机上实现了基于的并行图像处理,并将其应用到在机群上的基于牟⑿型枷翊碇校佣迪至基于混合模型的并行图像处理。对于基于全变分并行图像修补和去噪算法,经过仿真实验,在使用四线程情况下,计算时间减少约—
西南科技大学硕士研究生学位论文第页关键词:图像处理,并行计算,数据划分,负载均衡
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髀课题研究背景西南科技大学硕士研究生学位论文的数量及复杂性迅速膨胀,微处理器承受着前所未有的压力。要更好的满足广大钟频率,优化闹葱胁考土魉传统手段己呈现出某种程度的苍白与贫随着计算机和算法的发展,在科学发展的各个领域都向定量化和精确化发展,由此导致对计算速度的不断增长需求,例如在石油勘探、地震预测预报、气候模拟、虚拟现实系统等等都需要大量计算来解决口R=饩稣庑┪侍猓么务∞;诨旱牟⑿屑扑憔哂型蹲噬伲Э欤榛畹扔诺恪9谕獾木楸砻鳎第计算机技术发展已经超过六十年,计算机性能也一直在飞速提高。但随着计算机应用的深入,人们对计算机性能也在不断地提出更高要求。处理数据用户对多媒体数据处理日益增长的需求,单纯依靠提高乃俣提高乏。多媒体技术是计算机应用的一个重要方面,其主要处理对象一一图像信息的数量也呈指数级增长。在一些特殊领域,例如:卫星遥感数据处理、雷达侦测、视频点播等,对实时性要求较高的应用工业、军事等,对多媒体信息处理的速度和质量,仍不能得到很好满足。除优化图像处理程序算法和加大投入提高处理机性能以外,还可以考虑用并行程序缩短执行时间。图像处理是信号与信息处理学科的一个部分,也是诸多计算机应用领域中一个最为活跃的领域。随着计算机技术发展,图像处理无论在算法上、系统结构上,还是在应用上以及普及上都取得了长足的进展。但是,图像处理依然面临着许多挑战性问题,其中最主要的问题就是如何提高解决复杂问题的综合能力,就当前的技术水平来说,这种综合能力包括图像处理的网络化、复杂化问题的求解与处理速度的高速化拉’。串行算法解决在时效上基本行不通,必须要使用并行计算。并行计算具有功能强、性能强的特点,它具有巨大的数值计算和处理能力,在科学及工程应用的计算模拟、商业应用的数据挖掘及事务处理等许多领域产生了巨大影响口随着计算机技术和通讯技术的发展,采用高速局域网连接的微机机群进行并行计算,从而取代一部分大型并行机,这种新的计算系统已成为人们研究的热点乜;菏且蛔槎懒⒌募扑慊咸澹扑慊ü咚偻缌樱桓骷扑慊了可以作为一个单一的计算资源供用户使用外,还可以协同工作执行并行计算任
课题研究内容和意义身,以及它对于计算机技术的依赖关系,而且在于实际应用的复杂性和应用部门十分显著的,它在处理速度上所获得的加速比是令人振奋的,其实际应用系统肙在单机内实现并行图像处理,并借助诨贛的西南科技大学硕士研究生学位论文第除了少数专职的用户进行大型科学计算外,很多用户并不经常