圖像處理并行算法研究與實現(xiàn)的開題報告

圖像處理并行算法研究與實現(xiàn)的開題報告一、選題背景和意義隨著計算機技術和圖像傳感器技術的不斷發(fā)展，圖像處理已成為一項重要的研究領域。圖像處理技術廣泛應用于醫(yī)學影像、計算機視覺、數(shù)字媒體等領域。在圖像處理過程中，如何提高處理速度是一個重要的問題。而并行計算技術可以有效地提高圖像處理的速度。目前，計算機系統(tǒng)中的多核技術和分布式計算技術已經(jīng)得到了廣泛應用。在分布式計算領域，MapReduce等框架已經(jīng)成為了分布式計算的重要工具。因此，開發(fā)一種基于分布式計算框架的圖像處理并行算法，可以提高圖像處理的速度，使得圖像處理技術更加實用。二、研究內容和研究方法本文將研究基于分布式計算框架的圖像處理并行算法，研究內容包括以下方面：1.圖像處理算法的設計與實現(xiàn)。主要包括圖像的讀取、處理和輸出等基本操作。2.并行計算模型的設計。主要包括多機分布式計算和多核共享內存計算兩種模型。3.數(shù)據(jù)分布和負載均衡的優(yōu)化。在分布式計算中，數(shù)據(jù)分布和負載均衡是影響并行計算效率的關鍵因素。4.性能分析和實驗結果。通過實驗比較，分析兩種并行計算模型的效率和并行算法的優(yōu)化效果。本文將采用如下研究方法：1.閱讀相關文獻，研究現(xiàn)有的圖像處理并行算法及其優(yōu)化策略。2.設計并實現(xiàn)基于分布式計算框架的圖像處理并行算法，并對算法進行優(yōu)化。3.使用Perf、Gprof等性能分析工具對算法進行性能分析。4.對實驗結果進行比較和分析。三、論文結構和進度安排本文共分為五個部分，具體結構如下：1.緒論。介紹本文的研究背景、選題意義、研究內容和研究方法。2.相關技術介紹。介紹并行計算技術、MapReduce技術、圖像處理算法及其優(yōu)化等相關技術。3.并行算法設計。包括基于分布式計算框架的圖像處理算法設計、多機分布式計算模型和多核共享內存計算模型的設計。4.算法優(yōu)化和性能分析。主要包括數(shù)據(jù)分布和負載均衡的優(yōu)化、性能分析和實驗結果。5.結論與展望。對本文的研究工作進行總結和分析，并對未來的研究方向進行展望。本文的進度安排如下：第一學期：完成相關技術的學習和調研，撰寫《選題背景和意義》和《相關技術介紹》。第二學期：完成并行算法的設計和實現(xiàn)，撰寫《并行算法設計》。第三學期：進行算法優(yōu)化和性能分析，撰寫《算法優(yōu)化和性能分析》。第四學期：完成論文寫作和修改，并進行實驗結果的比較和分析。撰寫《結論與展望》。四、預期成果和研究意義本文預期完成基于分布式計算框架的圖像處理并行算法的設計與實現(xiàn)，并進行了優(yōu)化。通過性能分析和實驗結果的比較，得出兩種并行計算模型的效率和并行算法的優(yōu)化效果。本文的研究成果有以下幾個方面的意義：1.提高了圖像處理的速度，使得圖像處理技術更加實用。2.提出并行計算模型和優(yōu)化策略，拓展了并行計算的研究領域。3.在實踐中探索了分布式計算框架在圖像處理領域的應用。4.為圖像處理并行算法研究提供了一種新的思路。五、參考文獻[1]ShiL,ZuoX,ZhangD.Imagerestorationusingverydeepconvolutionalencoder-decodernetworkswithsymmetricskipconnections[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2017,26(9):4509-4523.[2]DengH,YuG,XuG.Imagesuper-resolutionusingdeepconvolutionalneuralnetworks[J].ProcediaComputerScience,2017,112:2570-2577.[3]KarypisG.MapReducefordata-intensivescientificanalysis[J].ComputinginScience&Engineering,2014,16(4):62-68.[4]DeanJ,GhemawatS.MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters[J].CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.[5]HildenbrandtK,SchullerB.Parallelisminimageprocessing: