基于集群系统的并行图像处理算法的设计与实现

来源 :中国海洋大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tomato20099002
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随着应用需求的不断扩大和计算机技术的飞速发展,数字图像处理面临着复杂化和高速化的挑战,而高性能计算技术,尤其是并行处理技术在这其中扮演了极其重要的角色。三维纹理编辑无论在民用领域还是在军事领域,都受到极大关注,随着图像处理技术的日新月异,它带来的信息和数据处理量越来越大。在这种背景下,作为数字图像的应用,三维纹理编辑与高性能计算技术的结合变得自然而迫切。本文研究课题即是这二者结合的产物。现代许多领域中具有挑战性的大规模计算课题需要高性能并行处理机,而硬件技术的迅速发展已使建造并行处理机的新一代计算机的经济可行性显著增加。近年来,随着微机运算速度大幅提高,价格低廉,同时局域网技术已十分成熟,高性能互联网的拓扑结构和处理器之间的距离已不再是影响并行机系统性能的关键因素,为利用微机组建并行计算集群提供了高性价比条件。利用相对廉价的微机通过高速局域网构建高性能的并行集群计算系统,与传统的超级计算机相比,具有较高的性价比和良好的可扩展性,可以满足不同规模的大型计算问题。从而被各阶层用户所接受,正逐步成为并行编程的主要平台。本文采用的运行平台就是自己组建的OSCAR集群。虽然图象处理技术取得了巨大进步,然而随之也带来了不断增长的计算量。虽然pc机的计算速度有了巨大的提升,大计算量的图像处理如果在单机上运行仍然要耗费大量时间。本文介绍了解决此问题的一种有效途径——并行计算。在并行计算机上使用并行算法对数字图像进行处理,使一些计算复杂度很高和计算量很大的计算问题得到较好解决,并获得满意的结果。本文首先介绍了有关并行计算的基本概念,随后给出并行图像处理的具体实例,通过实例具体地介绍并行图像处理算法的编写步骤和并行实现过程,最后对实验结果进行分析对比,通过实验数据说明了并行计算在大计算量图像处理中的可行性。
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