基于PVM并行图像处理的研究

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MCNP简介

MCNP简介MCNP(MonteCarloN2ParticleTransportCode)是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(LosAlamosNationalLaboratory)开发的基于蒙特卡罗(MC)方法的用于计算三维复杂几何结构中的中子、光子、电子或者耦合中子/光子/电子输运问题的通用软件包,也具有计算核临界系统(包括次临界和超临界系统)本征值问题的能力。

该软件包通过FORTRAN语言编程实现。

其中,MC 方法又称随机抽样或统计实验方法,属于计算数学的一个分支,它是在20世纪40年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。

传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程,很难得到满意的结果,而MC方法由于能够真实地模拟实际物理过程,故解决问题与实际非常符合,可以得到很圆满的结果。

MCNP程序具有超强的几何处理能力,几何系统由几何空间单元(cell)组成,而几何空间单元的界面(surface)由平面、二次曲面及特殊的四次椭圆环曲面组成。

几何空间单元中的材料由包括同位素在内的多种核素组成,使用精确的点截面参数,对特定的评价库(ENDF/B2IV,V,VI库或ENDL851库),考虑了该库给出的所有中子反应类型。

在截面数据文件中收集了多种评价库的数据。

对热中子还配备了相应的截面数据,可按自由气体模型或S(α,β)模型处理。

对光子考虑了相干和非相干散射,并处理了光电吸收后可能的荧光发射或电子对产生。

MCNP程序涉及面如此之多,关键是通过读入一个经用户创建的称为INP 的输入文件来进行计算。

该文件必须遵循按照栅元卡(card)的格式进行组织,指定描述空间问题的信息,具体地有:(1)空间几何体的描述说明;(2)几何体的使用材料描述和交叉区域的选择估计;(3)中子、光子以及电子这3种粒子源的位置和特性说明;(4)必要的回答卡和标记卡的类型;(5)任何必需的冗余量消除技术,以提高计算效率。

目前,MCNP以其灵活、通用的特点以及强大的功能被广泛应用于辐射防护与射线测定、辐射屏蔽设计优化、反应堆设计、(次)临界装置实验、医学以及检测器设计与分析等学科领域,并得到一致认可。

高性能计算中的并行计算模型使用技巧

高性能计算中的并行计算模型使用技巧在高性能计算领域，计算模型是实现并行计算的关键。

并行计算模型允许将计算任务分割成多个较小的部分，并且在多个处理器上同时执行这些部分。

在本文中，我们将探讨一些高性能计算中常用的并行计算模型以及使用技巧。

1. SIMD（单指令多数据）模型单指令多数据（SIMD）是一种并行计算模型，其中多个处理器同时执行相同的指令，但操作不同的数据。

这种模型适用于一些科学计算和图像处理等需要对大量数据进行相同类型操作的应用。

使用SIMD 模型时，可以通过向量化操作来提高计算速度。

向量化指令将多个数据元素打包在一起，以便可以一次执行多个相同的操作。

同时，使用SIMD指令集可以利用现代处理器的向量单元，并充分发挥硬件的并行能力。

2. MIMD（多指令多数据）模型在多指令多数据（MIMD）模型中，多个处理器可以同时执行不同的指令，操作不同的数据。

这种模型适用于一些需要并行执行不同算法或任务的应用。

MIMD模型可以通过分解计算任务为几个并行的子任务，并在不同的处理器上执行这些子任务来提高计算效率。

在MIMD模型中，处理器之间通常通过消息传递机制进行通信和数据交换。

一些常用的MIMD并行计算模型包括MPI（消息传递接口）和PVM（并行虚拟机）等。

3. 数据并行模型数据并行模型是一种特殊的并行计算模型，其中计算任务按数据划分为多个部分，并在不同的处理器上同时执行这些部分。

每个处理器负责处理自己的数据片段，并将结果传递给其他处理器。

数据并行模型广泛应用于一些大规模的数值计算和科学计算领域，例如矩阵乘法和数据挖掘等。

使用数据并行模型时，需要合理划分数据，并设计有效的数据通信机制，以充分利用处理器之间的并行处理能力。

4. 任务并行模型与数据并行模型不同，任务并行模型将计算任务划分为多个较小的、独立的子任务，并在不同的处理器上同时执行这些子任务。

每个处理器负责执行自己的子任务，并将结果传递给其他处理器。

基于OpenCL的并行计算在图像处理中的应用研究

基于OpenCL的并行计算在图像处理中的应用研究一、引言随着计算机技术的不断发展，图像处理在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

而并行计算作为一种提高计算效率的重要手段，被广泛应用于图像处理领域。

OpenCL作为一种开放的并行计算框架，具有跨平台、高性能等优势，因此在图像处理中得到了广泛的应用。

本文将探讨基于OpenCL的并行计算在图像处理中的应用研究。

二、OpenCL简介OpenCL（Open Computing Language）是一种开放的并行计算框架，由Khronos Group组织制定并维护。

它允许开发人员利用多核CPU、GPU等异构设备进行并行计算，从而加速应用程序的运行速度。

OpenCL 具有跨平台、高性能、灵活性强等特点，适用于各种类型的并行计算任务。

三、图像处理中的并行计算图像处理是一种对图像进行获取、存储、传输和呈现等操作的技术，广泛应用于医学影像、数字摄影、视频处理等领域。

在图像处理过程中，往往需要对大量的像素数据进行处理，这就需要高效的计算方法来提高处理速度。

而并行计算正是能够满足这一需求的技术之一。

四、基于OpenCL的图像处理算法1. 图像滤波图像滤波是图像处理中常见的操作，可以用于去噪、平滑、锐化等目的。

基于OpenCL的并行计算可以加速图像滤波算法的执行，提高处理效率。

2. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立特征的区域的过程，常用于目标检测、边缘检测等领域。

通过利用OpenCL进行并行计算，可以加快图像分割算法的运行速度。

3. 特征提取在图像处理中，特征提取是一项重要任务，可以帮助识别目标、分类等。

基于OpenCL的并行计算可以加速特征提取算法的执行，提高准确性和效率。

五、案例分析以某医学影像处理项目为例，该项目需要对大量医学影像数据进行处理和分析。

通过采用基于OpenCL的并行计算技术，可以显著提高影像处理速度，缩短诊断时间，提高工作效率。

六、未来展望随着硬件技术的不断进步和OpenCL框架的不断完善，基于OpenCL的并行计算在图像处理领域将有更广阔的应用前景。

学科建设与发展规划

学科建设与发展规划一、学科建设与发展目标（一）指导思想根据学校十五发展规划的框架，本着理清思路，正确定位，大胆创新，稳步发展的指导思想，经过充分的讨论，拟定我院的学科发展的总体目标。

（二）建设目标动员全院教职工，充分发挥学术带头人和学术骨干的作用，经过3-5年的艰苦努力，力争2005年使本学科的部分研究方向（计算机网络、人工智能、专家系统、并行计算等）达到国内一流，再经过5-10年的建设，实现本学科的整体水平进入国内一流行列的目标。

1．学科点建设（1）重点建设省级重点学科“计算机科学与技术”。

（2）继续建好已有的“计算机应用技术”与“计算机软件及理论”两个硕士点。

“计算机应用技术”硕士点的建设重点是抓质量，“计算机软件和理论”硕士点的发展要注重联合学校相近专业的力量，共同建设。

（3）2002年申报“计算机应用技术”的博士点，这是学院近两年内工作的重心。

①在上次申报基础上调整、充实已有的四个学科方同，梯队结构，以倒计时方式，给每个学科带头人落实任务和进度（包括项目、成果、专著、论文等）。

②争取近一、两年内引进1-2 名高层次的（尤其获奖成果多的）本专业或相近专业的带头人加盟计算机学院。

③对在读博士生和硕士生的学习情况进行分析，加快培养步伐，争取尽快有一批博士生、硕士生，充实科研、教学第一线，增加教师队伍高学历比例。

制定院内教师博士学位培养计划。

④借助本校相近专业的优势，注重计算机应用技术与其他学科（如材料、机电、结构等）交叉，通过项目合作、研究生培养，形成计算机应用技术博士点的1-2个支撑方向。

⑤利用学术交流、项目评估，兼职教授等方式，扩大与国内外知名专家大学与科研院所的交往，提高理工大计算机学院知名度。

借举办DCABES国际交流等机会，分两次请有关专家来本院指导。

（4）十五期间增加一个“系统结构硕士点”，2003年申报立项。

（5）2005-2010年着手软件及理论博士点的建设。

2．科学研究与科研基地建设（1）2001-2005年全院科技研究纵向课题40项，横向课题50项，每年科研和科技开发经费300-400 万，获得国家级和省部级的重大科技成果5-10项，被SCI、EI和ISIP等著名检索系统引用的科技论文40-50 篇，出版5-10部专著。

项目结题报告PPT课件.ppt

Load Geometry data
GPU Memory
GPU
研究成果
• 面向并行绘制的网格压缩和条带化技术
– 支持网格分片随机存取 – 缓存优化的三角形条带化
研究成果
三、场景组织框架和数据通讯模型
– 异构场景图。 – 统一对象模型。
• 优点：支持不同上层应用，扩大了并行图形绘制系统的适用范围，在仿真平台和并行绘制平台之间建立高效的数据交换桥梁，减轻了两者集成的开发工作量。
研究成果
• 基于节点迁移的负载平衡策略
– 检测帧速率判别负载量变化。
– 启动基于节点迁移的负载平衡流程动态调节绘制单元PC节点数。
研究成果
二、集成多种图形绘制加速技术
– 基于预测的可见性剔除。 – 并行网格简化与并行多分辨率构建。 – 存储访问优化技术。 – 面向并行绘制的网格压缩和条带化技术。
• 支持分布式仿真环境与并行绘制系统的高效集成。
• 优点：支持大规模虚拟场景的实时绘制，提高并行图形绘制系统的交互性能。
研究成果
• 基于预测的可见性剔除
– 利用硬件遮挡查询，利用可见性的时空连贯性减少查询次数，利用分层缓冲区减少排序代价，实时遮挡剔除效率最高可达99％。
研究成果
• 并行网格简化
– 基于网格分割和基于网格流的并行简化方法 – 基于基准网格简化测试的资源管理和任务分配 – 24节点PC集群的简化加速比最高可达19：1
• 仿真系统与图形绘制存在两套数据结构，数据管理复杂。
• 多以高分辨率投影墙作为观察终端，绘制数据量大、显示分辨率高、任务划分方式相对固定。
• 具有广泛的分布特征，如数据来源、参与用户、仿真计算节点、终端显示节点等。

基于集群的图像并行处理技术的研究

ＫＥＹＷＯＲＤＳｐｒｌｅｌｉａｏｃｓｉａａｌｍｇｅｐｒｅｓｎｇ，ＰＶＭ，ｃｕｔｒｌｓｅ
在实用的一些图像处理系统中，如：面像识例人别系统、纹识别系统等，指当数据量大到一定的程度
机上启动ＰＶＭ监控进程，ＶＭ应用程序要同ＰＰＶＭ的函数库进行链接；然后应用程序就可以从任一个节
上，文将探讨利用并行虚拟机Ｐ本ＶＭ构建一个集群计算机系统来解决图像处理系统中的速度瓶颈问题。
的实际应用价值。【关键词】图像并行处理，ＰＶＭ，集群
中图分类号：ＴＰ３．６３８文献标识码：Ａ
ＡＢＳＴＲＡＣＴＩｈｓｐｐｒ，ｈｌｓｅｎｎｔｉａｅｔｅｃｕｔｒａｄＰＶＭｒｔｏｕｅＴｈｏｇｎｌｚｎｈｈｒｃｅｉｔｃｆｏｕｅｌｓｅｙｔｍ，ａｅｉｒｄｃｄ．ｒｕｈａａｙｉｇｔｅｃａａｔｒｓｉｓｏｍｐｔｒｕｔｒｓｓｅｎｃｃａｐｒｌｌｉｇｏｅｓｎｙｔｍａｅｌｓｅｕｏｗａｄｉｈｓｐｐｒｎｔｓａｃｔｃｕｅ，ｆｎｔｏｓａｄｋｙｔｃｎｌｇｅａａｌｍａｅｐｒｃｓｉｇｓｓｅｂｓｄｃｕｔｒｉｐｔｆｒｒｎｔｉａｅ．ａｄｉ ’ ｒｈｉｔｒｓｕｃｉｎｎｅｅｈｏｏｉｓｅｓｅａｅｒｓａｃｅｒｅｅｒｈｄ．Ｔｈｙｔｍｏｎｙｐｏｉｅｍｐｏｅｖｉｂｌｙｆｒｉｇｒｃｓｉｇ，ｂｔａｓａｒｃｉａａｕｓｅｓｓｅｎｔｏｌｒｖｄｓｉｒｖｄａａｌｉｔｏｍａｅｐｏｅｓｎａｉｕｌｏｈｓｐａｔｃｌｌｅ．ｖ

面向多线程编程的并行计算模型研究与实现

面向多线程编程的并行计算模型研究与实现引言随着计算机科学和技术的不断发展，人们对并行计算的需求越来越大。

并行计算在加快计算速度、提高系统性能和解决复杂问题等方面发挥着重要作用。

而多线程编程作为一种常见的并行计算模型，在高性能计算、数据处理和分布式计算等领域都得到广泛应用。

本文将围绕面向多线程编程的并行计算模型展开研究与实现。

一、并行计算模型的基本概念和分类1.1 并行计算模型的定义并行计算模型是指在多个处理器或线程之间进行任务划分和协同工作的一种方式。

它可以将一个任务分解成若干个子任务，并利用不同的多线程或处理器同时进行计算，以提高整个系统的计算速度和性能。

1.2 并行计算模型的分类常见的并行计算模型主要包括共享内存模型和消息传递模型。

共享内存模型是指多个线程或处理器之间通过读写共享内存的方式进行通信和数据交换，例如OpenMP；消息传递模型则是通过消息传递的方式在不同线程或处理器之间进行通信和数据交换，例如MPI。

二、面向多线程编程的并行计算模型研究2.1 共享内存模型共享内存模型是一种基于共享内存机制的并行计算模型，它主要通过读写共享内存的方式来进行线程之间的通信和数据交换。

该模型具有编程简单、易于理解和易于调试的特点，适用于对共享数据频繁访问的并行计算任务。

常用的共享内存编程接口包括OpenMP和POSIX线程库等。

2.2 消息传递模型消息传递模型是基于消息传递机制的并行计算模型，它通过消息的发送和接收来实现线程之间的通信和数据交换。

该模型适用于分布式环境下的并行计算任务，可以充分利用分布式计算资源，并进行高效的通信和数据传输。

常用的消息传递编程接口包括MPI和PVM等。

三、面向多线程编程的并行计算模型实现3.1 共享内存编程实现共享内存编程实现是通过对共享内存区域的读写操作来实现线程之间的通信和数据交换。

在实现过程中，首先需要定义共享内存区域，并在不同线程之间进行数据同步和互斥访问的控制。

【国家自然科学基金】_mpi并行环境_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
科研热词集群系统并行计算 mpi 消息传递接口 linux 非线性原对偶内点法转录因子结合位点计算机应用角联结构联合计算编程模型粒子滤波跟踪算法离散惩罚矿井通风系统真实感渲染混合并行技术流场模体识别格子波尔兹曼微分演化算法并行集群系统并行算法并行策略并行程序设计并行渲染并行有限元并行性能并行处理平面波谱-表面积分法天线罩多线程多程序多数据流基因调控回波损耗动态无功优化制退器分布式计算分布式并行算法全局光照光子映射位移反分析 pvfs nvidia mpi平台 monte carlo gpgpu fdtd算法 amd
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
科研热词推荐指数并行计算 5 mpi 3 黏弹性边界 2 结构抗震 2 有限元 2 并行处理 2 声源定位 2 匹配场处理 2 mpi并行环境 2 高性能计算 1 静电子相互作用能 1 随机数 1 遗传算法 1 边缘提取 1 边坡稳定 1 统一计算设备架构 1 片上多核处理器 1 消息传递接口 1 水工结构 1 核电站结构 1 核电站 1 有限元方法 1 并行空间数据库 1 并行检验 1 并行排序 1 并行平台 1 并行gis 1 多agent模型 1 叠加分析 1 原子-键电负性均衡σ π 模型 1 六边形区域快速傅里叶变换 1 人群仿真 1 parallel sorting 1 openmp 1 mysql集群 1 freefem 1 fast fourier transform on the 1 hexagon （ffth） cuda-mpi算法 1 cuda-mpi algorithm 1

基于GPU集群的图像处理技术研究

基于GPU集群的图像处理技术研究一、引言随着计算机技术的迅猛发展，图像处理技术也得以快速发展。

图像处理技术广泛应用于医学图像处理、地球物理勘探、视频监控等领域。

当今，图像处理十分复杂，需要大量的计算资源来处理。

因此，以GPU为核心的图像处理技术已成为当前研究的热点和难点之一，同时对于GPU集群技术也提出了更高要求。

二、GPU集群技术概述GPU集群技术是指将多个GPU设备连接在一起为实现高性能计算而形成的一个计算集群。

当前，GPU已成为实现高性能计算的常见选择之一。

GPU集群技术的出现使得图像处理技术得到了更快的发展。

GPU集群技术的设计主要涉及节点的组成、节点之间的数据传输、节点之间的协作计算等问题。

通过GPU集群技术，可以实现对大量数据的高效处理和计算。

三、GPU集群技术在图像处理中的应用1. 纹理映射纹理映射是图形处理中的一个重要技术。

它可以将二维图像映射到三维模型上，使得三维模型具有更加生动、逼真的效果。

在纹理映射中，需要对大量的纹理图像进行处理和计算。

GPU集群技术可以将这些计算任务分配到不同的节点上，实现对大量数据的高效处理。

2. 图片合成图片合成是一项非常复杂的图像处理技术，在合成过程中需要对大量的图像进行处理，并对图像进行调整和拼接，因此需要大量的计算资源。

通过GPU集群技术，可以将这些处理任务分配到不同的节点上，以最快的速度完成图像合成工作。

GPU集群技术在这方面的应用已经成为了业内的一个研究热点。

3. 视频编解码在视频编解码中，需要对大量的视频数据进行处理和压缩。

GPU集群技术可以将这些计算任务分配到不同的节点上，以实现对大量视频数据的高效处理。

同时，由于GPU集群技术具有较高的带宽和处理能力，因此也可以在实时视频监控、视频处理等方面得到应用。

4. 医学图像处理医学图像处理是一项重要的应用领域。

由于医学图像处理需要对大量影像数据进行处理和分析，因此需要大量的计算资源。

GPU集群技术可以将这些计算任务分配到不同的节点上，实现对大量影像数据的快速处理和分析。

一种基于GPU并行计算的图片处理方法

一种基于GPU并行计算的图片处理方法随着现代计算机性能的不断提高，计算机在处理复杂图像时的速度也得到了显著提升。

其中，GPU并行计算技术在图像处理领域中已经成为一项不可或缺的工具。

本文将介绍一种基于GPU并行计算的图片处理方法，通过优化算法和提高计算效率，可大幅缩短图像处理的时间和提升处理质量。

一、基于GPU的图像处理技术简介GPU全称为图形处理器，由于其处理图形数据的特性，逐渐受到越来越多的关注和应用。

在图像处理领域中，GPU的强大计算能力和并行处理技术，可以使处理过程更加高效和精准。

一般而言，GPU计算技术可以分为两种方式，一种是CUDA （Compute Unified Device Architecture）技术，另一种是OpenCL 技术。

CUDA是由NVIDIA公司推出的一种并行计算框架，支持使用C或C++编写GPU计算程序。

OpenCL是由Khronos Group 组织推出的跨平台的并行计算标准，支持各种处理器平台和操作系统。

在GPU并行计算的处理过程中，可以将图像分成若干小块进行操作，各小块之间可以并行处理。

通过优化处理算法和利用GPU的并行性，可以大大缩短图像处理时间。

此外，GPU还可以进行图像质量控制，如边缘检测、色彩平衡、锐化等操作，从而得到更加清晰、细致的图像效果。

二、基于GPU并行计算的图片去噪方法在实际应用中，图片的质量受影响的因素很多，其中噪声是一种常见的问题。

噪声可以来自相机传感器、拍摄环境等多个方面。

所以，去除图片中的噪声是一项基础且非常重要的工作。

目前，基于GPU的图片去噪技术已经得到了广泛应用。

在这些技术中，最常见的方法是双边滤波算法。

这种方法可以平滑图片的噪声分布，而不会破坏图片的细节特征。

在程序实现中，可以将双边滤波算法分成CPU和GPU两部分进行处理。

在CPU端，可以采用标准的滤波器来预处理图像数据。

预处理完成后，将数据传送到GPU中进行处理。

在GPU端，可以采用并行块卷积的方法进行滤波处理。

软件工程毕业论文开题报告

软件工程毕业论文开题报告软件工程毕业论文开题报告范文一.研究背景、概况及意义1.研究背景随着科学技术的飞速发展,越来越多的大规模科学和工程计算问题对计算机的速度提出了非常高的要求。

在图像处理方面,大规模的地形匹配、神经网络计算及计算量大的任务都需要计算机具有强大的计算性能。

近年来,微处理器的性能不断提高,高速局域网的不断发展,可以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,并行集群计算系统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。

在数字图像处理中，图像匹配是根据已知一幅图像在陌生图像中对应子图像的过程，它在计算机视觉、航空遥感、医学图像、飞行器制导等领域具有广泛的应用。

目前，图像匹配算法很多，基于灰度匹配算法简单、精度高，但计算量大、对旋转形变等敏感。

基于特征匹配方法计算量小，对灰度变化、形变及遮挡等有较好的适应性，但它取决于特征提取的质量，匹配精度不是很理想。

基于神经网络和遗传算法具有良好的并行性和非线性全局作用，良好的容错和记忆能力，但计算代价高、参数选取对结果影响大。

其中经典的灰度相关算法具有匹配精度高，易于硬件实现等特点，但计算量大、速度慢，应用受到限制。

现今针对灰度相关匹配改进的算法较多，如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。

随着近几年硬件的飞速发展，使得传统的大型工作站可由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。

在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间，成为图像处理中的一种重要手段。

本文基于灰度相关匹配进行并行化处理、改进，提高运算速度。

2.国内外研究概况目前，MPI(Message Passing Interface) 是比较流行的并行计算开发环境之一。

MPI是一个并行计算消息传递接口标准,由MPI论坛(MPI Forum)推出,制定该标准的目的是提高并行程序的可移植性和开发效率。

实时图像处理算法的加速优化与硬件实现研究

实时图像处理算法的加速优化与硬件实现研究近年来，图像处理技术在许多领域都得到了广泛应用，如计算机视觉、医学图像诊断、机器人导航等。

然而，实时图像处理对算法的高效实现提出了巨大的挑战。

为了满足实时性要求，研究者们不断探索如何加速图像处理算法的优化方法，并尝试借助硬件实现技术来提高图像处理的效率。

一、实时图像处理算法的加速优化方法1. 并行计算并行计算是提高图像处理算法效率的重要手段之一。

在实现图像处理算法时，可以采用并行化策略将算法拆解为多个子任务，然后分配到多个处理节点上并行执行。

常见的并行计算模型有多线程、多进程和向量化（SIMD）。

通过合理划分任务和利用并行计算，可以大幅加速算法的执行速度。

2. 缓存优化图像处理算法的性能很大程度上受到计算和数据访问的效率影响。

在优化过程中，可以通过减少数据传输、提高缓存命中率等方法来优化算法。

例如，使用空间局部性原理将常用的数据存储在高速缓存中，同时减少对内存的频繁访问，可以有效提高算法的执行效率。

3. 算法优化通过优化算法本身，可以进一步提高图像处理的速度和效率。

常见的算法优化方法包括减少冗余计算、改进迭代收敛策略、使用近似算法等。

在优化过程中，需要充分理解算法的原理和特点，并结合具体应用场景进行相应的优化。

4. 压缩与降维对于图像处理算法来说，原始图像数据的大小直接影响到算法的计算复杂度和执行时间。

因此，通过压缩和降维技术，可以减少图像数据量，从而加速图像处理算法的运行速度。

常用的压缩与降维方法有JPEG、PCA等。

二、实时图像处理的硬件实现技术1. FPGA（现场可编程门阵列）FPGA作为一种灵活可编程的硬件平台，已被广泛应用于实时图像处理中。

通过在FPGA上实现算法的硬件加速器，可以利用FPGA的并行计算和可重构特性提高算法的运行速度。

此外，FPGA还可以通过并行处理和流水线技术来优化复杂的图像处理算法。

2. GPU（图形处理器）GPU作为一种高性能计算平台，也逐渐成为实时图像处理的重要硬件实现选择。

PVM编程指南

PVM编程指南1.工作站机群的发展和应用第1节并行机和工作站机群的介绍计算机系统不应只限于裸机硬件的概念，这一点早已经为人所接受。

现代计算机是一种包括机器硬件、指令系统、系统软件、应用程序和用户接口的集成系统。

这一章将对工作站机群的硬件构成和支撑软件环境做一个比较详细的叙述。

并行机的发展随着现代科学技术的发展，大规模数据处理向人们提出了新的挑战。

为了解决诸如此类的问题，大规模巨型机的研制被提上了日程。

并行计算机的出现为成功地解决这些问题开辟了一个可行的途径。

在工作站机群投入研究应用以前，并行机的发展基本上可以分为四个阶段：第一个阶段是阵列机的研制与发展，这个阶段开始于60年代后期，主要代表是ILLIAC IV阵列机。

第二个阶段是向量多处理机系统的研制与发展，这个时期主要从70年代开始，以CRAY YMP-90、NEC SX-3和FUJITSU VP-2000等为代表。

在这个阶段，向量多处理机的体系结构有了重大的发展，同时，向量识别和自动编译技术也有所突破。

第三个阶段的系统主要是基于共享存储的多处理机系统，如SGI Challenge和Sun Sparc Center 2000，同时，分布存储多计算机系统也开始出现。

在这期间，并行设计技术方面有了进一步的提高和完善。

体系结构也日趋成熟。

当然，由于共享结构的限制，系统的规模不可能很大，因而系统的可扩展性受到了一定的限制。

第四个阶段开始于80年代末，90年代初。

在这个阶段，基于分布存储的大规模并行处理系统（MPP）成为并行机家族的佼佼者。

自1993年以来，典型的产品如Intel Paragon、CM-5E、Cray T3D、IBM SP2等并行机相继问世，标志着新一代MPP系统已经进入实用阶段。

今天，大规模并行计算机已经被用在国防、航天和科学研究等各个领域。

除了用于数学计算以外，在复杂的事务处理、逻辑推理和符号处理中也得到了广泛的应用。

而且，后面几种应用比单纯的数学计算还要广泛。

并行计算模型研究及其应用

并行计算模型研究及其应用一、并行计算模型的概述随着科技的不断发展，计算机的性能得到了显著提升。

然而，单个计算机的计算能力仍然存在瓶颈，无法满足大规模的数据处理需求。

并行计算模型应运而生，其核心思想是将任务分配给多个计算单元，并行地执行任务。

并行计算模型可以明显提高计算效率，缩短计算时间。

并行计算模型一般分为两大类：共享内存模型和分布式内存模型。

其中，共享内存模型指的是许多处理器共享一块内存，每个处理器可以访问同一块内存，实现多个处理器之间的通讯。

而分布式内存模型则是每个处理器都有自己的内存，通过网络进行通信。

二、共享内存模型共享内存模型的主要思想是将内存分为若干个区域，每个处理器都可以访问同一块内存。

共享内存模型的特点是通讯速度较快，但是需要一个高速的内存总线来提供共享空间。

常见的共享内存模型有以下三种：1. 对称多处理器模型（SMP）SMP模型通常由多个处理器、共享内存以及一个总线组成。

每个处理器都可以访问同一块内存，并且可以通过总线进行通讯。

SMP模型的主要优点是处理器之间的通讯速度快，但是需要高速的硬件支持，因此价格也比较高。

2. 非一致存储访问模型（NUMA）NUMA模型把系统内存分为多个区域，每个区域分别和一个或多个处理器相连。

每个处理器都可以访问同一块内存，但是访问速度并不相同。

NUMA模型可以提供不同处理器之间的通讯，并且可以增加处理器的数量，但是需要更复杂的硬件支持。

3. 多线程模型多线程模型是在共享内存模型的基础上，通过线程的方式实现多个任务并行执行。

多线程模型通常需要采用锁机制来避免多个线程访问同一块内存，保证数据的一致性。

多线程可以提高计算效率，但是同时也会增加代码的复杂性。

三、分布式内存模型分布式内存模型的主要思想是每个处理器都有自己独立的内存，通过网络进行通讯。

分布式内存模型的特点是通讯速度较慢，但是能够支持非常大的计算量。

常见的分布式内存模型有以下两种：1. MPI模型MPI（Message Passing Interface，消息传递接口）模型是一个通用的消息传递库，可以用于编写并行程序。

基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现

基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现作者：侯广峰王媛媛郭禾来源：《数字技术与应用》2013年第03期摘要：图像分割技术是计算机视觉领域中对图像进行分析和模式识别的基础，无论在理论研究还是实际应用中都得到了人们的广泛重视。

本文在对现有图像分割算法进行分析的基础上，针对串行图像分割算法代次数多、运算效率低的问题，提出了一种适用于CUDA架构的新型图像分割并行算法，该算法与OpenCV实现的cvBlob算法相比，该算法具有更高效率。

关键词：图像分割区域生长 CUDA GPU并行计算中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）03-0141-041 概述随着数字图像处理技术的飞速发展，图像处理的应用范围不断扩展，其中图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。

图像分割是为了更好理解图像的内容，按照实际应用要求和图像内容，将图像分割成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程[1]。

现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法等[1][2]。

（1）基于区域的分割。

基于区域的分割算法是指侧重于根据区域内的特征相似性来进行分割的方法，其基本思想是根据图像的特征将图像划分为不同区域。

常见的基于区域的图像分割的算法大致可以划分为三大类，即，阈值法、区域生长法以及区域分裂合并法。

由于基于区域的分割算法简单、精度较高，且分割结果较为连续，因此应用较为广泛。

（2）基于边缘检测的分割。

该方法主要是基于图像一定有边缘存在的假设上进行的，通过检测图像灰度值的突变来标记出不同区域的边缘。

其实现的基本思想为：先检测图像中的边缘点，再按照一定的规则将边缘合并成轮廓。

（3）边缘与区域相结合的分割。

该方法集成了边缘检测与基于区域分割两者的优点，一方面通过边缘点的限制避免区域的过度分割，另一方面通过区域分割补充漏检的边缘来保证图像轮廓的完整性。

基于时间序列的并行实时渲染系统研究与实现

基于时间序列的并行实时渲染系统研究与实现随着计算机科学和图形学的迅猛发展，实时渲染技术已经成为了数字娱乐产业和工业制造业中不可或缺的一部分。

实时渲染用于显示动态图像，包括视频游戏、虚拟现实、法医学和自动驾驶汽车等。

在这些系统中，每一帧的时间越少，系统的实时性就越高。

本文介绍了一种基于时间序列的并行实时渲染系统，它可以在保证实时性的前提下提高渲染的图像质量。

首先，我们需要了解什么是“实时渲染”。

简而言之，实时渲染指的是在有限时间内对场景进行渲染，然后将其显示在屏幕上，使用户感到像在与一个真实世界进行交互。

实时渲染系统具有高速、高效、流畅和可交互性等特点，通常用于模拟三维动画、游戏制作、虚拟现实、医学图像处理等领域。

然而，实时渲染系统存在着一定的限制。

由于每帧渲染时间越少，渲染的图像质量就越低。

为了提高图像质量和保持实时性，我们需要采用一些优化技术，例如并行计算、时间序列和总线宽带等。

本文主要关注基于时间序列的并行实时渲染系统。

时间序列是一系列相继发生的事件，在实时渲染系统中，时间序列是指在渲染系统中处理单个帧的所有步骤所需的时间。

例如，渲染一帧需要进行几何计算、光线跟踪、纹理映射和最终着色等多种步骤。

每个步骤的处理时间都不相同，因此时间序列是动态的，会随着帧的复杂度和渲染质量的提高而变化。

在基于时间序列的并行实时渲染系统中，我们将渲染过程分为多个独立的子任务，并使用并行计算进行处理。

在每个子任务完成后，它们的结果会被汇总并用于生成下一帧图像。

这种方法被称为“分离渲染”（Distributed Rendering）。

分离渲染可以提高渲染速度和效率，但需要考虑多个计算节点之间的同步和通信问题。

另外，时间序列还可以用于确定每个子任务的优先级和调度顺序。

根据时间序列的特点，我们可以计算出每个帧的期望处理时间，然后将任务分配给具有足够计算能力的计算节点。

这种方法可以保证每一帧都能按时完成，并最大程度地提高渲染质量。

并行计算技术在超级计算机领域的应用

并行计算技术在超级计算机领域的应用一、超级计算机简介超级计算机是指拥有高度并行计算能力及高可用性和高可扩展性的大型计算机系统，主要用于高性能科学计算、天气预报、生物医学研究等领域。

超级计算机通常由多个计算节点组成，每个计算节点包含多个处理器、大量内存和存储设备。

超级计算机的性能通常用浮点运算每秒钟（FLOPS）来衡量，最新的超级计算机性能已达到每秒亿万亿次以上。

二、并行计算技术简介并行计算技术是指将一个大的计算任务分成多个小任务，由多个处理器同时完成，并在计算完成后将结果汇总。

并行计算技术的最大优势在于利用多个处理器的计算能力提高计算速度和效率，同时也提高了计算的可靠性和可扩展性。

并行计算技术可分为两种类型：共享内存和分布式内存。

共享内存系统中，所有处理器共享同一份内存，而分布式内存系统中，每个处理器都有自己的内存。

三、并行计算技术在超级计算机领域的应用超级计算机应用领域中，最主要的应用为科学计算和工程仿真。

这些应用涉及大量的数值计算、线性代数、插值法、概率论等多种计算算法。

这些算法可以以并行方式执行，提高计算速度和效率。

1. 共享内存系统的应用共享内存系统中，所有处理器共享同一份内存，因此在设计共享内存系统时需要考虑数据一致性和死锁等问题。

然而，共享内存系统通常具有较高的通信效率和较低的通信延迟，适合于某些特定的应用场景。

共享内存系统适用于规模较小的应用和需要大量的共享数据的应用，如图像处理、生物信息学等应用。

共享内存系统通常采用多核心处理器或多个单核心处理器组成共享内存计算机来实现。

在共享内存系统中，一个进程可以访问另一个进程的地址空间，从而能够轻松地传递数据，适用于需要大量数据共享的科学计算和仿真。

2. 分布式内存系统的应用分布式内存系统中，每个处理器都有自己的内存，处理器之间通过网络通信来传递信息和计算结果。

由于处理器之间的通信需要通过网络进行，因此分布式内存系统通常需要更高的通信延迟和更高的通信开销。

互信息医学图像配准中PV插值算法的改进

Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2010，46（20）113互信息医学图像配准中PV插值算法的改进陈伟卿，华顺刚，欧宗瑛CHEN Wei-qing，HUA Shun-gang，OU Zong-ying大连理工大学机械工程学院CAD&CG研究所，辽宁大连116024CAD&CG Lab，School of Mechanical Engineering，Dalian University of Technology，Dalian，Liaoning116024，ChinaE-mail：cwqcgx_chen@CHEN Wei-qing，HUA Shun-gang，OU Zong-ying.Improvement of PV interpolation in mutual information-based medi-cal image puter Engineering and Applications，2010，46（20）：113-115.Abstract：In algorithm of medical image registration based on Mutual Information（MI），when the translation component isinteger times of pixel size，conventional PV（Partial Volume）interpolation method will result in the emergency of the localextremes in mutual information registration function，which may hamper the optimization algorithm from getting accuratematch parameters.An improved PV interpolation method is proposed by using Blackman-Harris windowed sinc function askernel function.In addition，the number of concerned neighborhood pixels increases to16from 4.Local extremes are eliminat-ed effectively and smooth MI function curve is acquired.The experiments show that the new method is feasible andhashigher robustness.Key words：image registration；mutual information；partial volume interpolation；local extremes；Blackman-Harris windowed sincfunction摘要：基于互信息的医学图像配准算法中，传统的部分体积插值法（PV）使互信息函数在像素整数倍位移处产生局部极值，使优化算法陷于局部最优解，从而导致错误配准。

基于集群计算机的海量航空数码影像并行处理_并行计算在航空数字.

ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００８，４４（１３）１前言随着航空数码相机和信息获取技术的发展，航空数码影像的获取周期越来越短，影像更新频率越来越快。

同时，无论是航空数码相机，还是Ｌｉｄａｒ系统所附带的小像幅、低空摄影测量的数码相机，它们的影像地面覆盖范围比传统的航空影像小，再加之大重叠度摄影，像对数大大地增加，传统的数字摄影测量工作站（ＤＰＷ）的处理效率已远远不能满足生产需求［１］。

因此，如何快速、高效地处理这些海量航空影像，以及如何迅速地从大量影像中获取用户所需的测区基本信息（如测区的概貌，主要道路、河流的分布和变化，灾害区的范围等）是一个值得研究的课题，同时这也是航空数字摄影测量在快速响应领域的一个重要应用和新的发展方向。

传统的航空影像数据处理都是基于单机的串行处理和计算，单机的处理速度已成为航空影像快速处理的瓶颈。

并且传统正射影像图的制作工作量极大，需要布设大量的外业控制点，具有满足精度要求的ＤＥＭ（ＤｉｇｉｔａｌＥｌｅｖａｔｉｏｎＭｏｄｅｌ），并通过空中三角测量（空三）解求每幅影像的外方位元素，然后进行数字微分纠正。

一个中等城市的正射影像图大概需要半年甚至更长的时间才能完成，因此很难在短时间内快速获得区域整体现状可视化的结果。

因此，航空摄影测量必需利用并行计算来提高数据处理的效率，同时在制作正射影像图之前应能快速生成一幅测区镶嵌图，这样才能满足快速响应的要求。

本文将计算机网络和集群计算机并行处理的技术引入数字摄影测量，论述了基于集群计算机系统的海量航空数码影像并行处方法，介绍了并行计算在航空数字摄影测量中的应用，并结合数字摄影测量原理与并行计算技术，提出了一种无控制基于集群计算机的海量航空数码影像并行处理———并行计算在航空数字摄影测量中的应用张剑清，柯涛，孙明伟ＺＨＡＮＧＪｉａｎ－ｑｉｎｇ，ＫＥＴａｏ，ＳＵＮＭｉｎｇ－ｗｅｉ武汉大学遥感信息工程学院，武汉４３００７９ＳｃｈｏｏｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７９，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｋｅｔａｏ．ｋｔ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍＺＨＡＮＧＪｉａｎ－ｑｉｎｇ，ＫＥＴａｏ，ＳＵＮＭｉｎｇ－ｗｅｉ．Ｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｍａｓｓａｅｒｉａｌｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｃｌｕｓｔｅｒｃｏｍｐｕｔ－ｅｒ———Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｉｎａｅｒｉａｌｄｉｇｉｔａｌｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８，４４（１３）：１２－１５．Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅａｅｒｉａｌｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｕｐｄａｔｉｎｇｉｓｍｏｒｅｆｒｅｑｕｅｎｔａｎｄｔｈｅｄａｔａｉｓｍｏｒｅｍａｓｓ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｓｅｒｉａｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆｈｉｇｈｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｒａｐｉｄｒｅｓｐｏｎｄ．Ｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｍｕｓｔｂｅｐａｒａｌｌｅｌ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｍａｓｓａｅｒｉａｌｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｃｌｕｓｔｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒｓｙｓｔｅｍ．Ｉｔａｌｓｏｐｒｅｓｅｎｔｓａｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｑｕｉｃｋｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｍｏｓａｉｃｉｍａｇｅｗｉｔｈｏｕｔｇｒｏｕｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｏｂｖｉｏｕｓｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｍａｓｓｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｅｒｉａｌｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓ；ｃｌｕｓｔｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒｓｙｓｔｅｍ；ｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｄｉｇｉｔａｌｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ；ｍｏｓａｉｃｉｍａｇｅ；ｒａｐｉｄｒｅｓｐｏｎｓｅ摘要：航空数码影像的获取频率越来越快，同时数据量也越来越大，传统的基于串行计算的影像处理方式已很难满足高效率的生产需求和快速响应，因此必需采用并行计算来提高数据处理的效率。