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为实现海量大尺度图象的复原与超分辨算法的实时处理,完成了相应并行系统的设计,对该系统的技术方案、工作原理、关键算法、硬件结构和并行技术等进行了研究。首先,根据技术方案介绍了系统的工作原理及解模糊、去噪和超分辨等关键算法。接着,对DSP和机群两种体系结构进行了分析和比较,结果表明机群更适合于大规模并行处理,并给出其设备选型的原则。然后,提出了基于PPF结构的并行算法模型和基于MPI＋OpenMP混合结构的多层次并行与优化技术。最后,对算法在DSP和计算机系统上的处理效果和处理速度进行了实验和分析,给出了系统规模和性能的预测,确定了关键参数即处理器数目的选择依据。实验结果表明,该系统可将处理时间由2700s降低到29.39s,同时使处理后图象的清晰度、对比度和分辨率显著提高,满足应用需求并具有一定的通用性。 相似文献
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为实现海量大尺度图像的复原与超分辨算法的实时处理,设计了图像复原和超分辨并行处理系统,对该系统的技术方案、工作原理、关键算法、硬件结构和并行技术进行了研究.根据技术方案,介绍了系统的工作原理及解模糊、去噪和超分辨等关键算法.对数字信号处理(DSP)和机群两种体系结构进行了分析和比较,结果表明机群更适合于大规模并行处理,给出其设备选型的原则.提出了基于PPF结构的并行算法模型和基于MPI+OpenMP混合结构的多层次并行与优化技术.最后,对算法在DSP和计算机系统上的处理效果和处理速度进行了实验和分析,给出了系统规模和性能的预测,确定了关键参数即处理器数目的选择依据.实验结果表明,该系统可将处理时间由2 700 s降低到29.39 s,处理后的图像的清晰度、对比度和分辨率显著提高,满足应用需求并具有一定的通用性. 相似文献
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