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眵够签字日期:矽年日学位论文作者签名。部簧银督筏银洲‘年妨瑚独创性声明学位论文版权使用授权书心晟显露日由缣重废邮电太堂重麽邮电太堂本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得重麽或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字日期:本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者签名:导师签名:
摘要在图像处理领域中,不可避免的是大量的待处理数据和各类复杂的数据计算。如今,数字图像的处理速度已难以满足实时性的要求。而并行计算是提高图像处理速度最为有效的技术。并行图像处理技术就是为了加快图像处理的速度,扩大图像处理的规模,以此来解决单处理器串行计算无法满足大规模计算的需求。图像去噪是图像处理中的基本问题,四阶偏微分方程图像去噪方法具有良好的去噪效果,但其计算量大,影响其实时性。因此,对四阶偏微分方程去噪算法进行并行化研究是当前非常重要和有价值的方向。本文主要研究基于四阶偏微分方程的并行图像去噪算法。首先,给出了一个改进的四阶偏微分方程去噪模型。该改进模型利用四方向导数信息和对数图像处理P停乖炝怂姆较騆度量算子来全面客观地度量图像信息,能够有效地去除噪声和保护边缘细节信息,同时减少了误差,更符合人类视觉;根据人类视觉系统的结构化特性,利用噪声可见度函数构造保真项系数,进一步保持了图像的边缘细节并避免了人为的估计噪声水平。实验结果表明:该改进模型能够更好地去除噪声,保护边缘、细节等特征,在视觉效果和客观评价指标上都明显优于原方法。其次,对改进模型设计并行算法。通过分析改进模型去噪算法的可并行性,从分治策略的选择、数据划分、超级步的划分等几个方面入手,基于喑棠型对改进模型设计了并行算法,搭建机群实验平台并实现仿真。实验结果表明:该并行算法具有较好的并行性能,提高了计算效率,缩短了运行时间,而且能保持串行去噪算法的图像处理质量和视觉效果,体现了并行计算的优势和必要性。此外,对改进模型的并行算法做进一步优化。采用混合编程模型,利用节点间并行与节点内并行的两级并行结构,实现多粒度并行算法,并通过分析混合并行模型的特征,抽象出二维图像的混合并行时间模型用来分析并行算法的性能瓶颈,以此来寻找优化规律和解决同类应用问题。利用同样的实验平台实现仿真。实验结果表明:优化的并行去噪算法能保持先前并行算法的图像处理效果且并行性能更好,验证了混合模型并行算法的优越性。最后,将优化的并行去噪算法应用于天气预报领域中的卫星云图去噪处理中,实验结果验证了本课题的实用价值。关键词:图像去噪,偏微分方程,扩散系数,保真项,并行算法重庆邮电大学硕士论文
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目录偏微分方程图像去噪的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯并行计算技术的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯并行图像处理技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯重庆邮电大学硕士论文.
.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第四章改进模型的并行算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..改进模型的并行性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯改进模型的并行算法曼⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⑿⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.嗔6炔⑿⑿⑿⑿兴惴ǖ氖笛榻峁敕治觥优化并行去噪算法在天气预报领域的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第五章结论与未来的工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯