多核图像处理并行设计模型的研究及应用

论文摘要

图像处理面临数据量大,处理速度慢等问题,人们研究和采用基于并行机或并行集群的图像并行处理技术,以提高图像处理的效率。随着多核架构的出现,多核并行技术成为提高图像处理速度的新手段,但已有的并行设计和编程模式不完全适合多核架构且不具通用性,难以推广使用。目前,多核并行技术在图像处理领域的应用受到广泛关注,对多核图像处理的研究已成为一个热点。本文在将多核并行技术和图像处理算法有机结合的基础上,提出了并行化分析、建模、映射、调试和性能评价及测试发布应用等五个设计步骤的多核图像处理并行设计模型,该模型易于理解,便于应用;以全孔壁展开图像的拼接为研究对象,将多核图像处理并行设计模型应用到地质勘探中,设计实现了基于并行模型的多核并行图像拼接算法,该算法可充分利用多核处理器的并行计算资源,缩短了大规模全孔壁展开图像拼接的运行时间。本文主要完成了以下工作:①讨论课题研究的背景及意义,总结国内外多核并行技术的主要研究方向,对多核图像处理概念及其研究现状进行描述;从多核架构特点、多核并行的分类及其编程模型、多核并行处理算法的性能评价等方面对多核并行技术进行介绍。②针对已有并行设计方法只应用于边缘检测、图像投影等特定算法不具通用性,提出了一种多核图像处理并行设计模型,以图像傅里叶变换算法的并行设计为例在单核、双核、四核、八核计算环境下验证模型的有效性,实验表明该模型在图像处理并行设计上具有可扩展性,扩展了图像处理的应用空间。③针对大规模全孔壁展开图像拼接耗时多的弱点,将并行设计模型应用到实际工程中。根据并行粒度划分对并行性能的影响,将全孔壁展开图像的拼接在图片级和任务级两种粒度上进行并行建模,最后在多核计算环境下实现了任务级粒度上的全孔壁展开图像的多核并行图像拼接算法。对其性能分析表明:该算法对于大规模图像拼接问题具有较好的加速比和计算效率,性能提升明显。④基于实际地质勘探的需要设计实现了全孔壁多核图像拼接系统。实际地质勘测应用表明,本文提出的并行模型应用灵活、便于推广、具有通用性,在图像处理的应用领域具有重要的理论意义和工程价值。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 研究课题的背景与意义
• 1.2 多核并行技术研究方向与多核图像处理
• 1.2.1 多核并行技术的国内外现状
• 1.2.2 多核并行技术的发展对数字图像处理的影响
• 1.2.3 多核图像处理概述
• 1.2.4 多核图像处理研究综述
• 1.2.5 多核图像处理的应用前景
• 1.3 本文主要研究内容与创新
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 课题的创新之处
• 1.4 本文组织结构
• 1.5 本章小结
• 2 多核并行技术
• 2.1 多核架构与多核并行技术
• 2.1.1 多核架构特点
• 2.1.2 多核并行技术概述
• 2.2 多核并行技术的编程工具
• 2.2.1 OpenMP 并行编程模型
• 2.2.2 TBB 并行编程模型
• 2.2.3 并行支持工具Intel 工具
• 2.3 多核并行处理算法的性能评价
• 2.3.1 运行时间
• 2.3.2 加速比和并行效率
• 2.3.3 并行度
• 2.3.4 可扩展性分析
• 2.4 本章小结
• 3 多核图像处理并行设计模型
• 3.1 多核图像处理并行设计模型的提出
• 3.2 并行设计模型的验证及分析
• 3.2.1 快速傅里叶变换
• 3.2.2 图像傅里叶变换算法的并行化分析
• 3.2.3 图像傅里叶变换算法的并行建模
• 3.2.4 利用OpenMP 将图像傅里叶变换并行算法映射到多核计算环境
• 3.2.5 多核图像傅里叶变换并行算法的性能分析
• 3.2.6 多核图像傅里叶变换并行算法的测试与发布应用
• 3.3 本章小结
• 4 多核图像处理并行设计模型的实际工程应用
• 4.1 全孔壁展开图像拼接算法的并行化分析
• 4.2 全孔壁展开图像拼接算法的并行建模
• 4.3 全孔壁展开图像并行拼接算法的实现及其性能分析
• 4.3.1 并行图像拼接算法流程
• 4.3.2 多核计算环境参数
• 4.3.3 并行算法性能分析
• 4.4 全孔壁展开图像多核并行拼接算法的发布应用
• 4.4.1 全孔壁多核图像拼接系统
• 4.4.2 全孔壁多核图像拼接系统的实际工程应用
• 4.5 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 前景展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
• B. 作者攻读学位期间的科研情况