适用于任意复杂区域的全自动填充方法

针对图像分析中区域填充算法的自动化和通用性要求,对种子填充算法进行改进,提出了反向注入式种子填充算法。与常规的区域填充算法相比,该算法的特点是包括初始种子点在内的所有填充区域均完全由计算机自主、高效地处理,实现了任意复杂区域填充的普遍适用性,解决了扫描线算法和种子填充算法的不足。该算法能一次完成包含多个区域的填充问题,在处理多而密集区域的填充问题上具有很高的效率。     

使用线段表实现线段编码与种子填充快速算法

在图像处理中常用水平线段集表示区域,提出了一种采用线段表结构来表示区域,并给出使用线段表改进传统像素标记与种子填充算法的快速算法。该算法中,线段表的每个表项对应一条水平线段,它包含L、xL、xR、y和F 5个参数,即表示上下线段连通关系的标记,左、右端点的x坐标,线段的y坐标与表示线段特征或类型的标志。具有相同标记的线段表表项构成连通区域。以线段表为基础,水平与垂直方向的连通检测可分别进行,水平方向可通过行程编码实现,垂直方向则通过比较上下线段的端点坐标来确定。线段编码是像素标记的改进,由行程编码、线段标记、统一标记与标记排序4个步骤组成。采用线段表结构后,线段编码中利用桶排序,种子填充新算法中,利用队列结构并避免重复扫描来提高效率,与轮廓填充算法相比较效率都可提高近一倍。     

新一代载人航天器显示仪表的图形加速算法研究

针对航天显示仪表对图形快速绘制的需求,研究现有2D图形绘制算法;提出改进的Bresenham直线绘制方法,利用线段中点进行加速绘制,一次循环可同时绘制两个点,比原算法节省了约30％的计算步骤;提出基于凸多边形的种子填充算法,利用凸多边形的某一单边确定填充种子,记为填充起点,以余下的边作为填充边界,记为填充终点,将所有起点终点进行对应划线完成填充,简化了计算步骤,算法复杂度减半;经过实验验证该算法在绘制复杂仪表图像时在执行时间方面的优越性,在理论和实验上都优于传统算法,能够较好地满足航天显示仪表对二维图形加速的需求,已成功应用到载人飞行器仪表中.     

一种改进的种子填充算法

对种子填充算法进行了分析和讨论,并提出一种改进的种子填充算法。由于只记录搜索的路径,并且增加一个空间很小的辅栈,改进的种子填充算法无论是时间还是空间效率都优于传统算法。     

一种基于缝隙码的区域填充算法

提出了一种基于缝隙码的区域填充算法。给出了单条缝隙码的填充算法,及多连通区域或整幅图像的快速填充算法,能填充任意复杂图像区域,对多连通区域或整幅图像填充时,算法只对图像区域填充,不用对区域外或区域内部的孔洞进行填充,对非二值图像,该算法不需要辅助内存空间。实验结果表明,对比现有的算法,本文算法具有速度快、效率高等优点。     

多核环境下的图像分割并行算法研究

对多核环境下的图像分割并行算法进行研究,在基于正交小波分解的多分辨率图像锥中引入模糊C-均值(FCM)算法,采用OpenMP语言设计P-FCM多核并行模型,并给出该模型的算法实现步骤。在对初始图像数据预处理时,采用矩形块数据分割法进行图像分块,将分块后的子图像数据作为并行运算时的输入数据由主线程分给不同的处理器。实验结果表明,在处理较大图像时,该算法效率较高。     

机械设计图像主轮廓提取算法研究

针对传统的轮廓提取方法在机械设计图像上无法获取令人满意结果的问题,提出基于区域填充和标引消除的主轮廓提取方法.根据机械图孔洞分布的特点,提出一种能自动选择种子点的种子填充算法实现图像内部孔洞填充,并结合图像形态学和轮廓跟踪算法实现图像中标引的消除,从而得到图像主轮廓.实验结果表明,该方法能够对机械设计图准确而高效地进行填充,且能够准确提取出机械设计图像的主轮廓.     

并行区域填充算法研究

区域填充是图形处理中常用操作,利用目前多核CPU的优势和NVIDA显卡的通用计算能力,实现对指定区域进行并行填充的方法。算法利用多种子算法,采用多线程技术快速地完成填充,同时算法避免传统算法需要人为设置种子位置的缺点。完成后再对填充结果进行判断,丢弃无效的填充区域最终得到需要的结果。实验证明,对于比较大的图片多核CPU的加速性能明显。     

基于边界跟踪的任意形状区域填充算法

针对任意形状的多边形及孔洞区域,提出基于边界跟踪的填充算法。用细化算法对图像进行单线化预处理,分别跟踪各个封闭曲线的边界,从第1个边界点坐标出发,根据跟踪方向对每个边界点进行有向直线填充,遇到边界点时停止,将各填充图与原图进行合并。实验结果表明,该算法不受图形边界状况和自身形状的影响,能适应任意类型的封闭区域;沿边界点进行处理,避免了对背景点的重复计算;对于多孔洞的封闭图形,能对各个孔洞进行独立处理,可灵活选择填充效果。     

区域增长法在矾花图像密度统计中的应用

本文应用区域增长法，提出并实现了一种有效的二值化图像分割算法，对二值化后的矾花图像进行处理，从而统计出矾花数量，并计算出物体的分布密度。其中利用了数学形态学和种子搜索填充算法来去除粘连和空洞。实验表明，该算法可行，能满足系统的要求。     

基于FPGA的嵌入式多核处理器及SUSAN算法并行化

给出了四核心嵌入式并行处理器FPEP的结构设计并建立了FPGA验证平台.为了对多核处理器平台性能进行评测,提出了基于OpenMP的3种可行的图像处理领域的经典算法SUSAN算法的并行化方法:直接并行化SUSAN、图像分块处理和多图像并行处理,并对这3种并行算法在Intel四核心平台和FPEP的FPGA验证平台上进行性能测试.实验表明,3种并行算法在两种四核心平台下均可获得接近3.0的加速比,多图像并行处理在FPEP的FPGA验证平台可以获得接近4.0的加速比.     

基于多线程的地震相干体属性提取算法

为了充分发挥计算机的多核优势,提高地震数据相干体的计算速度,通过研究在多核上的多线程并行技术,完成了并行相干体算法的设计与实现,并分别对串行和并行算法进行性能比较测试．测试结果表明：Pthread多线程技术可以充分利用多核资源,取得比较理想的线性加速比,且提高了系统的计算效率,非常适合于大数据量的地震数据处理的应用．     

基于OpenMP的高效多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法

为充分利用多核CPU计算资源解决多子阵合成孔径声纳成像效率低的问题,提出了一种共享内存环境下的距离多普勒成像算法并行解决方案。在分析多子阵合成孔径声纳距离多普勒成像算法并行性的基础上,对算法中预处理、距离向脉冲压缩、固定相位补偿、距离徙动校正和方位向脉冲压缩进行了OpenMP并行化设计,充分利用多核CPU计算资源实现了大数据量合成孔径声纳图像快速重构。对实测数据的成像实验结果表明,并行成像算法加速比高达19.86,满足实时合成孔径声纳系统成像需求。     

基于Cell多核的光线投射并行算法

如何充分利用多核异构系统的性能优势为实际应用服务正在成为新的研究热点。以图形算法为例,通过对光线投射体绘制算法的过程进行功能分解,并采用按行分块的静态分配策略,对光线投射体绘制算法研究实现了在Cell B.E.多核异构系统上的并行算法设计和开发,并使用SIMD等方法进行了性能优化。性能评测显示其具有较好的加速比和可扩展性,优化后性能提升明显。     

面向GPU计算平台的归约算法的性能优化研究

归约算法在科学计算和图像处理等领域有着十分广泛的应用,是并行计算的基本算法之一,因此对归约算法进行加速具有重要意义。为了充分挖掘异构计算平台下GPU的计算能力以对归约算法进行加速,文中提出基于线程内归约、work-group内归约和work-group间归约3个层面的归约优化方法,并打破以往相关工作将优化重心集中在work-group内归约上的传统思维,通过论证指出线程内归约才是归约算法的瓶颈所在。实验结果表明,在不同的数据规模下,所提归约算法与经过精心优化的OpenCV库的CPU版本相比,在AMD W8000和NVIDIA Tesla K20M平台上分别达到了3.91~15.93和2.97~20.24的加速比; 相比于OpenCV库的CUDA版本与OpenCL版本,在NVIDIA Tesla K20M平台上分别达到了2.25~5.97和1.25~1.75的加速比;相比于OpenCL版本,在AMD W8000平台上达到了1.24~5.15的加速比。文中工作不仅实现了归约算法在GPU计算平台上的高性能,而且实现了在不同GPU计算平台间的性能可移植。     

基于YHFT-QDSP的并行图像匹配算法

提出一种基于YHFT-QDSP的并行图像匹配算法,采用数据级并行方法实现并行的特征提取和特征点匹配,充分开发了多核处理器的多级并行性。实现和评测了SIFT、SURF、PCA-SIFT的并行算法。实验结果表明,并行图像匹配算法对各种不同图像形变具有良好的适应性,具有接近串行算法的图像匹配能力,平均加速比达3.2。     

三次插值样条曲线拟合多核并行算法

充分利用多核技术提升多核处理器的资源利用率,缩短执行时间,发挥多核系统的优异性能。在多核计算机上设计了解三对角方程组的奇偶约化多线程并行程序,实现了三次样条曲线拟合的快速计算。通过实验结果的加速比对比,可以看出并行后缩短了求解方程组的时间,多核资源得到充分利用。结果表明,奇偶约化多核并行算法在三次样条曲线拟合中的应用是有效及可行的。     

基于多核平台并行K-Medoids算法研究

分析K-Medoids算法的内在并行性,设计一个适合多核平台的并行算法,并利用OpenMP进行实验。实验结果表明,并行算法对多核环境有很好的适应性,在双核及四核计算机上均获得了较好的加速比与运行效率。     

多核图像处理并行设计范式的研究与应用

多核计算环境下采用图像处理并行算法可提高图像处理的速度,但已有的并行设计只针对边缘检测、图像投影等特定算法进行,没有形成通用的并行算法设计范式。为此,在研究图像处理算法可并行处理机制和多核架构特点的基础上,提出分析、建模、映射、调试和性能评价及测试发布等5个设计步骤的基于多核计算环境的图像处理算法并行设计范式,以图像傅里叶变换并行算法设计为例在单核、双核、四核、八核计算环境下验证了该并行范式的有效性。实验结果表明,该范式在图像处理并行设计方面可扩展图像处理的应用空间。