全方位图像展开的双线性内插值法

把全方位图像展开成全景图或透视图时,近邻取样的像素点取值方法虽然运算简单,但展开后的图像质量较差。采用双线性内插值法,提高了展开图像的质量。并使用三角函数查表法减少了展开过程的运算量。实验结果表明,采用该方法展开后的图像更清晰。     

基于多核处理器的全方位图像展开优化

全方位图像展开算法运算量大,在当前的主流处理器中难以满足实时要求,对其仅做简单并行处理效果仍不理想。针对此问题,基于多核处理器改进双线性内插值法的全方位图像展开算法,对其实现并行处理。通过全方位图像展开实验,对展开时间、并行效率、渲染速度等进行分析和比较。实验结果表明,并行优化后,在E7200(双核2.53 GHz)下实时处理的分辨率能从640×480提高到1 024×768。     

全方位图像展开成全景和透视图的实现方法

全方位视觉系统生成的全方位图像能获得水平方向3600环境信息,非常适合于某些有大视场需求的应用。该文介绍了全方位图像的特点、生成原理及其展开成全景图及透视图的具体实现方法。同时也介绍了以DirectShow为工具,全方位视频的展开实现方法。最后通过实验证明了全景图及透视图生成方法的有效性。     

基于泰勒模型的全向图像展开

由于具有快速的宽视角成像特性,全向相机引起了计算机视觉界越来越多的关注。但是严重失真的图像也使得后期的处理复杂化,不便于经典的透视相机算法的应用。本文在泰勒成像模型下,推导了柱面全景图的重投影展开过程,同时进一步提出了一种新的N面透视全景图的展开方法。这种重投影展开不依赖于精确的全向相机模型参数。两种展开全景图像中每个像素都与3维空间中的一条光线对应,方便了普通相机的外极线校正和3维重建算法的应用。模拟数据和真实图像的实验都表明该算法的有效性。     

图像聚类的并行化

随着科技进步,包括网络图片和视频监控在内的图像数据出现了迅速的增长。如何有效管理图像数据成为一个挑战。图像聚类是图像数据管理的重要一环。本文实现Hadoop平台下尺度不变特征转换算法(Scale Invariant FeatureTransform,SIFT)和K-means聚类的MapReduce并行化,并且取得不错的效果。     

球面全景图像生成技术的研究

球面全景图可以任意改变观察视角,在场景的构造中具有重要的作用.针对球面投影过程中存在的变形问题,用双线性插值算法求出变换结果图像中的像素值,较好地解决了变形问题.在此基础上,采用基于灰度相关,由粗到精的图像拼接方法进行拼接.实验结果表明,经插值后进行拼接的球面全景图像能达到较好的视觉效果.     

图像拼接的改进算法

图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用，但是现有的方法不能很好地处理鬼影和曝光差异，针对存在的问题，提出了一种实现图像拼接的算法．首先利用动态规划的方法在要进行拼接的图像中找到一条最佳的缝合线，然后利用多分辨率技术进行拼接，解决了鬼影和曝光差异。     

ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究

为在图像处理与分析时具备良好的视觉效果,提高图像处理的速度,需要对ARM架构下计算机图像并行化处理技术进行研究;当前采用的方法是对各种变换频域图像特征提取与计算机图像集合特征的提取进行相结合,克服了当前对图像进行提取时存在图像形状描述的缺陷,提取图像特征向量维数相对较低;实验表明,通过对图像进行特征提取能很好地对图像效果进行展示,将图像的纹理特征进行详细的表述,将该方法应用到图像处理技术当中,具有良好的去噪效果及扩展性,该方法过程简单,但存在图像视觉效果较差的问题;为此,提出一种ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究方法;该方法首先利用非局部均值去噪算法对图像进行去噪处理,然后结合图像去噪的结果利用小波变换对去噪图像进行边缘检测,最后采用非线性增强算法对图像进行增强完成对ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究;实验结果表明,所提方法不仅提高图像处理速度,还提高图像视觉效果,具有广泛的应用价值。     

基于并行运算的双层图像锐化方法

针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法：第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。     

Smith-Waterman算法的若干优化及并行实现

Smith-Waterman算法是目前被使用最广泛的序列相似性比较算法之一,它适用于寻找局部相似序列对。该算法精确度较高,一直沿用到现在。目前,使Smith-Waterman算法提速,寻找该算法的优化方法,是世界各地的科学家们正花费大量心血研究的课题。该文从算法并行化着手,充分利用近期蓬勃发展的高性能计算机系统,提出了若干Smith-Waterman算法的优化思想,并在cluster机上实现。     

嵌入式零树小波压缩和解压缩的并行化算法

嵌入式零树小波压缩算法是图像压缩技术中有效的压缩算法,但其压缩时间较长.对该算法进行了研究,并在多核机群系统下实现了该算法的并行算法,提高了算法的性能.实现了MPI和MPI+OpenMP两种并行算法,并将串行算法、MPI并行算法与MPI+OpenMP并行算法进行比较.结果显示,随着数据量的增多,MPI并行算法和MPI+OpenMP并行算法相对于串行算法的运行效率都有明显提高,其中MPI+OpenMP并行算法的效率更好.     

一种基于动态并行区的OpenMP程序开发模式

通常,OpenMP程序开发将开发过程、程序正确性检测和性能分析分离开来.为此,提出动态并行区的概念,并在此基础上提出一种新的OpenMP程序开发模式,将OpenMP程序的开发过程、正确性检测和性能分析紧密地联系起来.在OpenMP程序开发的每一阶段,都能确保程序的正确性;同时,通过精确的性能分析与细微的性能调整,使得OpenMP程序的性能随开发的不断深入而逐步得到改进.据此开发的NPB2.3 OpenMP Fortran版的实测结果显示出该模式的可行性.     

多核微机基于OpenMP的并行计算

随着四核微机走向市场和八十核处理器在实验室研制成功，多核正引领软件研发发生基础性变化。开发人员需要在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核，从而提升PC应用软件的功能和性能。文中探讨在多核微机上进行并行计算的实现技术。介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP的模型、指令和库函数，以及Intel C＋＋编译器9．1和Microsoft Visual Studio 2005等对OpenMP的支持；着重探讨了二维离散快速傅里叶变换并行算法的设计、实现与优化技术；展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。     

基于共享存储和Gzip的并行压缩算法研究

Gzip无损压缩算法.尽管gzip算法能够取得很好的压缩比,但它在分析和压缩编码的过程需要进行大量的计算.为了缩短压缩时间,提出了一种基于共享存储的并行压缩策略,采用OpenMP标准和"生产者/消费者"模型实现了gzip的并行压缩版本.在Beowulf集群中的一个SMP节点(双CPU)和曙光天阔服务器(4路双核)上的测试表明,并行化的gzip程序取得了极大的性能提升,尤其是大文件的压缩.     

基于OpenMP求解QAP的并行粒子群优化算法

提出了一种基于OpenMP求解QAP的并行粒子群优化算法.该算法将遗传算法的交叉策略引入PSO算法中,同时采用禁忌搜索算法作为局部搜索算法.在QAPLIB实例上的测试结果表明,并行PSO算法在所有测试实例上都获得了超线性加速比,且运行结果优于串行算法.     

多层次并行体绘制算法的研究与应用

三维数据场的体绘制技术是科学可视化中一个重要的研究方向,本文在研究和总结体绘制的发展历程与关键技术的基础之上,着重研究了体绘制中的光线投射算法,结合多核处理器机群系统,提出并实现了一种基于多层次并行编程模型的并行光线投射体绘制算法,并成功地将该算法应用于三维城市浅层地质模型,取得了良好的可视化效果。分别对MPI环境和多层次并行编程MPI+OpenMP环境下的光线投射算法进行了不同计算规模的性能比较实验。实验和分析表明,多层次并行光线投射体绘制算法加快了体绘制的速度,MPI+OpenMP多层次并行模型性能高于纯MPI编程模型的性能。     

基于SMP集群系统的并行编程模式研究与分析

并行计算技术是计算机技术发展的重要方向之一，SMP与集群是当前主流的并行体系结构。当前并行程序设计方法主要采用基于消息传递模型的MPI和基于共享存储模型的OpenMP，两种编程模式各有特点和适用范围。对SMP集群以及MPI和OpenMP的特点进行了分析，介绍了在SMP集群系统中利用MPI和OpenMP混合编程的可行性方法。     

Windows环境下FFT多核并行算法的设计实现

多核技术的问世,使得人们在桌面计算机环境下研究并行算法,运行并行程序成为可能。与此同时,如何充分利用多核技术进行并行程序设计却是所面临的巨大挑战。在叙述了多核技术,并将其与超线程技术比较后,介绍了Windows环境下的常用的多核编程工具OpenMP,并重点描述了并行语句Fork/Join;在简述了信号处理中常用的FFT后,重点分析了FFT的按时间基2抽取形式,并据此利用OpenMP设计了一个n核环境下的FFT并行算法,通过对相应程序的运行,结果表明,该算法加速比接近n。     

基于SMP集群的多层次并行编程模型与并行优化技术*

详细描述了适用于SMP集群这种多层次并行体系结构的混合并行编程模型MPI／OpenMP,它提供了实现SMP节点间和节点内多层次并行的机制。在此基础上结合实用的性能评价方法,分别介绍了MPI,OpenMP和单处理器三个层次上的一些常用和有效的并行优化技术,并指出单处理器性能优化是提高并行程序性能一个不容忽视的问题。     

异构系统功耗感知的并行循环调度方法

以类OpenMP的并行程序为研究对象,在满足性能约束的条件下,结合异构系统并行循环调度和处理器动态电压调节技术优化系统功耗.首先建立了异构系统功耗感知的并行循环调度问题基本模型;然后,通过分析方法给出异构系统并行循环调度的能耗下界,该下界可用于评估功耗优化方法的实际效率;进而将异构系统并行循环调度问题归纳为整数规划问题,在此基础上,提出了处理器内循环再调度方法进一步降低功耗.最后,以CPU-GPU异构系统为平台评测了10个典型kernel程序.实验结果表明,该方法可以有效降低系统功耗,提高系统效能.