圖像處理并行算法研究與實(shí)現(xiàn)的開題報告

圖像處理并行算法研究與實(shí)現(xiàn)的開題報告一、選題背景和意義隨著計算機(jī)技術(shù)和圖像傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理已成為一項重要的研究領(lǐng)域。圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、計算機(jī)視覺、數(shù)字媒體等領(lǐng)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(shù)可以有效地提高圖像處理的速度。目前，計算機(jī)系統(tǒng)中的多核技術(shù)和分布式計算技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。在分布式計算領(lǐng)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(shù)更加實(shí)用。二、研究內(nèi)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(nèi)容包括以下方面：1.圖像處理算法的設(shè)計與實(shí)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(shè)計。主要包括多機(jī)分布式計算和多核共享內(nèi)存計算兩種模型。3.數(shù)據(jù)分布和負(fù)載均衡的優(yōu)化。在分布式計算中，數(shù)據(jù)分布和負(fù)載均衡是影響并行計算效率的關(guān)鍵因素。4.性能分析和實(shí)驗結(jié)果。通過實(shí)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(guān)文獻(xiàn)，研究現(xiàn)有的圖像處理并行算法及其優(yōu)化策略。2.設(shè)計并實(shí)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(jìn)行優(yōu)化。3.使用Perf、Gprof等性能分析工具對算法進(jìn)行性能分析。4.對實(shí)驗結(jié)果進(jìn)行比較和分析。三、論文結(jié)構(gòu)和進(jìn)度安排本文共分為五個部分，具體結(jié)構(gòu)如下：1.緒論。介紹本文的研究背景、選題意義、研究內(nèi)容和研究方法。2.相關(guān)技術(shù)介紹。介紹并行計算技術(shù)、MapReduce技術(shù)、圖像處理算法及其優(yōu)化等相關(guān)技術(shù)。3.并行算法設(shè)計。包括基于分布式計算框架的圖像處理算法設(shè)計、多機(jī)分布式計算模型和多核共享內(nèi)存計算模型的設(shè)計。4.算法優(yōu)化和性能分析。主要包括數(shù)據(jù)分布和負(fù)載均衡的優(yōu)化、性能分析和實(shí)驗結(jié)果。5.結(jié)論與展望。對本文的研究工作進(jìn)行總結(jié)和分析，并對未來的研究方向進(jìn)行展望。本文的進(jìn)度安排如下：第一學(xué)期：完成相關(guān)技術(shù)的學(xué)習(xí)和調(diào)研，撰寫《選題背景和意義》和《相關(guān)技術(shù)介紹》。第二學(xué)期：完成并行算法的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)，撰寫《并行算法設(shè)計》。第三學(xué)期：進(jìn)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(xué)期：完成論文寫作和修改，并進(jìn)行實(shí)驗結(jié)果的比較和分析。撰寫《結(jié)論與展望》。四、預(yù)期成果和研究意義本文預(yù)期完成基于分布式計算框架的圖像處理并行算法的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行了優(yōu)化。通過性能分析和實(shí)驗結(jié)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(shù)更加實(shí)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(lǐng)域。3.在實(shí)踐中探索了分布式計算框架在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)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(xiàn)[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: