图像处理并行算法与应用
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并行算法的设计与分析(1)
陈国良编著
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并行计算:第六章 并行算法基本设计策略
并行计算Parallel Computing
主讲人徐云
Spring, 2014
第二篇并行算法的设计
第五章并行算法与并行计算模型第六章并行算法基本设计策略第七章并行算法常用设计技术第八章并行算法一般设计过程
第六章并行算法基本设计策略6.1 串行算法的直接并行化
6.1.1设计方法描述
6.1.2快排序算法的并行化
6.2 从问题描述开始设计并行算法6.3借用已有算法求解新问题
设计方法的描述
方法描述
发掘和利用现有串行算法中的并行性,直接将串行算法
改造为并行算法。
评注
由串行算法直接并行化的方法是并行算法设计的最常用
方法之一;
不是所有的串行算法都可以直接并行化的;
一个好的串行算法并不能并行化为一个好的并行算法;
许多数值串行算法可以并行化为有效的数值并行算法。国家高性能计算中心(合肥)4
第六章并行算法基本设计策略6.1 串行算法的直接并行化
6.1.1设计方法描述
6.1.2快排序算法的并行化
6.2 从问题描述开始设计并行算法6.3借用已有算法求解新问题
快排序算法的并行化(1) SISD上的快排序算法6.1
输入:无序序列(A
q
……Ar)
输出:有序序列(A
q
……Ar)
Procedure Quicrsort(A,q,r);
Begin
if q
(1) x=A
q
(2)
多核计算环境下快速排序并行算法的实现
研究了快速排序算法,并在其基础上提出了基于多核技术的OpenMP并行编程模型的快速排序算法。实验结果表明,该并行算法具有较高的并行加速比和并行效率。
的实现
编程模型的快速排序算法。实验结
算法是对冒泡排序算法的一种改现代计算机的多核、核技术正在快速发展,何利用众如进, C A. Hor在 16由 . R. ae 9 2年提出。的基本思想是:过它通一
多核实现并行计算提高计算效率,已成为高性能计算技术领域研究的热点。对于配置了多核 C U的共享存储计算机系 P统,目前 O eMP已是一种共享存储并行编程模型的工业标 pn准,有良好的可编程性,具能够显著提高编程和计算效率。
次排序将数据分割成独立的两部分,中一部分的所有数其
据都比另外一部分的所有数据都要小,后再按照此方法对然
这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归并行处理,以此达到整个数据变成有序序列。3 2串行算法描述 .设要排序的数组为 A[】… N.]首先任意选取一 0 . A[ I, .个数据 (常选用第一个数据 )为关键数据,后将所有比通作然它小的数都放到它之前,有比它大的数放到它之后,个所这
本文分析 O eMP的并行编程模型特点, pn应用 O eMP pn 设计和实现一种快速
电力系统潮流并行算法的研究进展
电力系统潮流并行算法的研究进展
清华大学学报(自然科学版)2002年第42卷第9期
CN1122223 N.42,No.9JTsinghuaUniv(Sci&Tech),2002,Vol15 37
119221195,1199
电力系统潮流并行算法的研究进展
薛 巍1, 舒继武2, 王心丰1, 郑纬民2
(1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084;2.清华大学计算机科学与技术系,北京100084)
摘 要:随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用,大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。法,分析了算法中存在的困难。4力系统潮流并行算法:和逆矩阵法,实用效果,,并指出基。关键词:潮流并行算法;大型稀疏线性方程组;电力系统中图分类号:TM744
文章编号:100020054(2002)0921192204
文献标识码:A
,,而高效。随着并行机与并行计算技术的不断发展和成熟,潮流问题的并行计算研究近年来得到了长足的发展,为真正解决大电网快速、详细的仿真计算开辟了新路。
本文主要综述了迄今为止的潮流并行算法研究成果。指出了各种算法的优点和局限性。针对不同并行体系结构特点,提出了潮流并行算法的研究方向。
1 潮流计算模型
Advan
遗传算法在图像处理中的应用研究
Y1058t92
分类号:聊州鸠#校代鹕:10079女纽:tM
华北电力大学北。、
硕士学位论文
题目:遗传算法在图像处理自的应用研究
on英文趣目:ResearchAppliev,tionofGenetlcAlgoilmmin:m2鲁c
Processing
研究生:尚飞
专业:信号与信息处理
研究方向:史州估q与1二息处删
指导教师t唐皂瑞
论文提交日期:2806年12月职称副教授
华北电力凡学
华北电力大学硕士学位论文
摘要
图像滤波和图像分割是图像处理领域中的两大热点问题。遗传算法是一种高效
并行的全局搜索方法,具有较好的鲁棒性、并行性和自适应性,非常适合大规模搜
索空间的寻优。遗传算法已广泛应用于许多学科和领域,在图像滤波和图像阈值分
割中的应用也取得了较好的效果。本文设计了一个基于脉冲噪声检测的模糊排序均
值滤波器,并用实数编码的遗传算法对模糊隶属度函数进行优化。实验证明,与其
他传统滤波算法相比,本文算法在有效的去除噪声同时,能更好的保护图像细节。
基于二维Fisher准则的分割算法,具有较好的小目标识别能力和抗噪声性能。本文
用改进的自适应遗传算法与二维Fisher准则分割算法相结合进行图像分割,不但保
证了分割精度,还大大提高了运算速度。
关键词:遗传算法,模糊捧序均值滤
多媒体数字图像智能并行处理方法
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
多媒体数字图像智能并行处理方法
作者:董薇
来源:《电子技术与软件工程》2017年第11期
摘 要在多媒体数字图像的并行处理过程中,针对常规GPU处理效率和处理质量不高的问题,提出了基于CUDA架构,结合改进基二快速Hadamard算法实现的图像并行处理方法。CUDA架构本身就具有较高的处理效率,再在处理算法上通过改进基二快速Hadamard进行优化。通过实验分析,证明了提出的新型并行处理方法能够有效提高多媒体数字图像的处理质量和处理效率。
【关键词】CUDA Hadamard变换 数字图像 并行处理 1 引言
多媒体数字图像处理过程存在数据量较大,以及数据关联度小等问题,为了解决常规GPU架构在图像处理时的缺点,采用CUDA架构。该架构能够处理大规模图像,并且具有并行处理高的优点。由于图像的数据量越来越大,传统的处理算法也无法满足需要,也导致了并行处理质量和速度问题的出现,因此本文采用了改进基二快速Hadamard并行算法,针对像素级进行处理,实现了在架构和算法上的并行图像处理,并且提高了图像的处理质量和效率。
多媒体数字图像智能并行处理方法
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn
多媒体数字图像智能并行处理方法
作者:董薇
来源:《电子技术与软件工程》2017年第11期
摘 要在多媒体数字图像的并行处理过程中,针对常规GPU处理效率和处理质量不高的问题,提出了基于CUDA架构,结合改进基二快速Hadamard算法实现的图像并行处理方法。CUDA架构本身就具有较高的处理效率,再在处理算法上通过改进基二快速Hadamard进行优化。通过实验分析,证明了提出的新型并行处理方法能够有效提高多媒体数字图像的处理质量和处理效率。
【关键词】CUDA Hadamard变换 数字图像 并行处理 1 引言
多媒体数字图像处理过程存在数据量较大,以及数据关联度小等问题,为了解决常规GPU架构在图像处理时的缺点,采用CUDA架构。该架构能够处理大规模图像,并且具有并行处理高的优点。由于图像的数据量越来越大,传统的处理算法也无法满足需要,也导致了并行处理质量和速度问题的出现,因此本文采用了改进基二快速Hadamard并行算法,针对像素级进行处理,实现了在架构和算法上的并行图像处理,并且提高了图像的处理质量和效率。
图像处理与应用学习总结笔记
图像处理笔记—李恒—2011.6
数字图像处理基础
图形图像处理起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片,用来改善图像的质量。此后由于遥感等领域的应用,使得图形图像处理技术逐步得到发展。一直到20世纪50年代,随着大型数字计算机和太空科学研究计划的出现,人们才注意到图像处理的潜力。1964年在美国航空总署的喷气推进实验室开始用计算机技术改善从太空探测器获得的图像。当时利用计算机技术处理由太空船“徘徊者七号”(Ranger 7)发回的月球照片,以校正电视摄影机所存在的几何失真或响应失真。这标志着第三代计算机问世后,数字图像处理开始得到普遍应用。
近年来随着计算机与信息技术的高速发展,数字图像处理技术也得到了快速的发展,目前已成为计算机科学、医学、生物学、工程学、信息科学等领域各学科之间学习和研究的对象。
01. 数字图像
图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。其最广义的观点是指视觉信息。例如照片、图画、电视画面以及光学成像等。人类的大部分信息都是从图像中获得的。
用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储,
数字图像处理算法整理
数字图像处
数字图像算法整理
1. 图像锐化
2. H=imread('C:\Users\home\Pictures\zhengqiji.jpg'); 3. H=rgb2gray(H); 4. [M,N]=size(H);
5. G2=H;B2=H;g=0;K=A;gmax=0;
6. --------------------用索贝尔算子对图像锐化------------------------- 7. for i=2:M-1
8. for j=2:N-1
9. GX2=(H(i+1,j-1)+2*H(i+1,j)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i-1,j)+H(i-1,j+1)); 10. GY2=(H(i-1,j+1)+2*H(i,j+1)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i,j-1)+H(i+1,j-1)); 11. 12. 13. 14. 15.
G2(i,j)=abs(GX2)+abs(GY2); if G2(i,j)>0 B2(i,j)=1; else B2(i,j)=0;
end
16.
基于并行处理的蚁群聚类算法的研究 -
硕士学位论文
基于并行处理的聚类蚁群算法的研究 Based on parallel processing of the ant clustering algorithm of flocking
1
摘 要
聚类就是将数据对象划分到不同组(或簇)中,使得属于同簇内的数据对象具有相似性,而不同簇的数据对象具有相异性。聚类分析又称群分析,它是研究样品或指标分类问题的一种统计分析方法,它是由若干模式组成的,以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性,是重要的数据挖掘技术。近几十年来,国内外的学术者提出了诸多的聚类算法,力图寻找最优方案。随着蚁群算法研究的兴起,人们发现采用蚁群模型进行聚类能够更加有力的解决现实问题。
本文主要先研究了业界一些蚁群算法和聚类算法,充分深入了解了有关聚类蚁
群算法的基本原理和特性。而通过研究发现人工蚁群算法本质上是一个并行系统,因此,研究并行蚁群算法对于提高运算速度具有重要的意义,在归纳总结的基础上,本文了将并行算法和聚类蚁群算法相结合,提出了一种新的聚类蚁群优化算法,同时将改良后的优化算法针对传统的TSP问题、二次分配问题进行了对比,实验结果表明该算法不仅是有效的