圖像融合與修復(fù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、壁畫的高精度數(shù)字化采集是實(shí)現(xiàn)壁畫永久保護(hù)的一種重要手段，而壁畫數(shù)字化修復(fù)是實(shí)現(xiàn)壁畫精彩呈現(xiàn)的主要技術(shù)方法。本文針對(duì)敦煌壁畫融合和修復(fù)過程中存在的兩大主要問題（即超大圖像融合時(shí)泊松方程收斂速度慢甚至無(wú)法收斂、融合需要的內(nèi)存過大以及修復(fù)時(shí)圖像噪音類型復(fù)雜而導(dǎo)致的降噪算法魯棒性和效果較差），主要開展了以下幾個(gè)方面的創(chuàng)新性研究工作:
　　(1)針對(duì)超大壁畫圖像融合時(shí)的泊松方程收斂速度慢甚至無(wú)法收斂、融合需要的內(nèi)存過大的問題，提出了一種基于

2、均勻稀疏采樣的超大壁畫圖像快速融合方法。首先在低分辨率圖像上求解泊松方程，然后利用低分辨率圖像的求解結(jié)果通過GPU并行計(jì)算高分辨率的融合結(jié)果，算法可以實(shí)現(xiàn)快速的收斂速度。與當(dāng)前可用的方法相比，本算法能夠在相對(duì)有限內(nèi)存空間快速處理超大圖像融合，同時(shí)算法也可以并行在GPU上計(jì)算。
　　(2)針對(duì)圖像融合計(jì)算并行度較低的問題，提出了基于矩陣撕裂(Matrix Tearing)的壁畫超大圖像的快速融合算法。算法首先將圖像融合產(chǎn)生的稀疏矩陣

3、進(jìn)行幾何降解，劃分成相互重疊的許多不同矩陣塊，每一個(gè)矩陣塊可以利用GPU并行獨(dú)立求解。這樣充分利用了GPU的數(shù)據(jù)并行處理能力，大大提高了運(yùn)算速率，且內(nèi)存消耗低。為了進(jìn)一步從底層挖掘并行的潛力，提出了一種基于編譯的自動(dòng)并行化方法，在編譯層面借鑒SpMT處理器的設(shè)計(jì)，采用優(yōu)化的投機(jī)執(zhí)行策略，基于抽象語(yǔ)法樹(AST)和中間表示代碼（IR）實(shí)現(xiàn)，在不增加開發(fā)和維護(hù)成本的前提下，自動(dòng)發(fā)掘程序中隱含的并行度，更好地利用多核處理器的計(jì)算資源，進(jìn)一步提