基于小波變換并行圖像分割算法的分析與優(yōu)化.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)的處理涉及到科學(xué)技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域。
　　 由于圖像處理過程中的數(shù)據(jù)量巨大，而且各種算法中大量卷積運(yùn)算和矩陣乘法運(yùn)算的存在，就為圖像處理過程中的并行算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了可能。
　　 小波分析是目前國(guó)際上最新的時(shí)頻分析工具，在信號(hào)處理方面有著廣泛的應(yīng)用，小波變換在工業(yè)、通訊、軍事、生物學(xué)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值，由于這些領(lǐng)域大都是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因而有必要研究小波變換的并行實(shí)現(xiàn)。
　　

2、本文介紹了并行計(jì)算基礎(chǔ)知識(shí)和MPI 并行計(jì)算環(huán)境，隨后分析了目前常用的圖像分割方法，對(duì)經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子，包括一階微分邊緣檢測(cè)的Roberts、Sobel、Prewitt 邊緣檢測(cè)和基于小波變換的邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)后的效果圖進(jìn)行比較，針對(duì)圖像分割發(fā)展的現(xiàn)實(shí)意義，基于對(duì)小波變換可并行性的分析研究，提出本文研究的重點(diǎn)，基于小波變換的并行圖像處理算法的改進(jìn)。
　　 在圖像并行處理中，圖像數(shù)據(jù)的劃分是并行算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)劃分不當(dāng)會(huì)增加

3、并行系統(tǒng)通信負(fù)荷，通信負(fù)荷是提高并行處理速度的一個(gè)瓶頸。本文通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比，按照矩形塊來劃分可以獲得較少的通訊開支，從而提高整個(gè)并行操作的效率。
　　 本文研究了一維離散小波變換，二維離散小波變換和精確重構(gòu)小波條件，在基于多處理機(jī)均勻分塊并行算法的基礎(chǔ)上，研究了二維離散小波變換算法的缺點(diǎn)，并據(jù)此提出了改進(jìn)的均勻分塊并行算法。通過對(duì)改進(jìn)算法通信量的分析，改進(jìn)后算法減少了圖像數(shù)據(jù)處理中的通信量。
　　 通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析

4、研究，改進(jìn)后算法在算法執(zhí)行時(shí)間、加速比和效率總體上優(yōu)于改進(jìn)前算法，能夠?qū)D像處理取得較好的加速效果。但是，隨著處理機(jī)數(shù)目的增加，加速的效果和效率都有所下降。其原因是：隨著處理器數(shù)目的增加，程序運(yùn)行過程中通信量的增加會(huì)造成整個(gè)通信耗時(shí)的增加，對(duì)加速比和效率的提高有所影響。我們可以依此推斷：如果圖像數(shù)據(jù)規(guī)模加大，當(dāng)此時(shí)的通信量與數(shù)據(jù)處理時(shí)間相比可忽略不計(jì)時(shí)，程序中的通信耗時(shí)在并行圖像分割所耗費(fèi)的時(shí)間中所占的比重會(huì)大大減少。如果將此算法應(yīng)用于