快速分形圖像壓縮并行算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、分布式計(jì)算是利用網(wǎng)絡(luò)把成千上萬臺(tái)計(jì)算機(jī)連接起來，組成一臺(tái)虛擬的超級(jí)計(jì)算機(jī)，完成單臺(tái)計(jì)算機(jī)無法完成的超大規(guī)模的問題求解。新世紀(jì)信息技術(shù)的瓶頸是實(shí)時(shí)處理和海量存儲(chǔ)，而對(duì)圖像的處理和存儲(chǔ)又是重中之重，近些年來興起的分形圖像壓縮比傳統(tǒng)壓縮方法在壓縮效果、壓縮比以及解碼時(shí)間方面具有更多優(yōu)勢(shì)，通過一定程度的改進(jìn)能夠滿足當(dāng)前信息時(shí)代的要求。
　　本文是在基于網(wǎng)絡(luò)的并行環(huán)境中，對(duì)規(guī)范塊半范數(shù)快速分形編碼算法進(jìn)行研究的。傳統(tǒng)分形圖像壓縮算法，在編碼

2、中的搜索匹配計(jì)算量很大，耗用時(shí)間太長，限制了實(shí)際應(yīng)用。針對(duì)此問題，在文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文對(duì)其算法進(jìn)行了深度研究，首先從理論上分析了算法的可并行性，并把并行算法思想應(yīng)用到此種編碼方法中，并行算法設(shè)計(jì)內(nèi)容如下：
　　第一：根據(jù)分治原則，將任務(wù)按照合適的粒度大小進(jìn)行分割，粒度分割的大小直接影響著并行系統(tǒng)的性能。
　　第二：采用數(shù)據(jù)并行讀的方法，各運(yùn)算節(jié)點(diǎn)根據(jù)自己接收到的任務(wù)編號(hào)，獨(dú)立的讀取文件中的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，使讀取時(shí)

3、間隨著運(yùn)算節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而減小。
　　第三：控制節(jié)點(diǎn)依據(jù)動(dòng)態(tài)分配策略，把任務(wù)分配給進(jìn)程，各進(jìn)程并行處理數(shù)據(jù)。動(dòng)態(tài)分配策略的應(yīng)用既減少了進(jìn)程問的通信量，還減少了運(yùn)行時(shí)的管理開銷，使整個(gè)系統(tǒng)負(fù)載均衡。
　　第四：構(gòu)建了合適的結(jié)果匯總粒度，各運(yùn)算節(jié)點(diǎn)首先獨(dú)立的在本地匯總結(jié)果，達(dá)到粒度大小后，再向控制節(jié)點(diǎn)傳送結(jié)果，減少了各進(jìn)程間的通信時(shí)間。
　　本文還在改進(jìn)的算法中討論了并行系統(tǒng)的最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，研究出了“能者多勞”的動(dòng)態(tài)任務(wù)分