《分布并行图像处理技术》PDF下载

  • 购买积分:8 如何计算积分?
  • 作  者:杨学军等著
  • 出 版 社:长沙:湖南科学技术出版社
  • 出版年份:2005
  • ISBN:7535742963
  • 页数:147 页
图书介绍:

第一章 绪论 1

1.1 基本概念 1

1.1.1 数字图像处理 1

1.1.2 并行处理 1

1.2 研究动机 2

1.2.1 图像处理对并行技术的需求 2

1.2.2 并行计算机体系结构的发展趋势 2

1.3 研究中涉及的若干问题 4

1.3.1 并行模式 4

1.3.2 并行算法研究的几个重要问题 5

1.3.3 算法验证平台 6

1.4 本书主要研究内容 6

1.5 本书的组织结构 7

第二章 图像扭曲 9

2.1 向后映射图像扭曲算法及其分析 9

2.1.1 向后映射算法介绍 10

2.1.2 复杂性分析 11

2.1.3 并行图像扭曲技术现状 12

2.2 PIWA-LOC算法 14

2.2.1 Cluster环境描述 14

2.2.2 PIWA-LOC算法思想 14

2.2.3 输入图像数据划分 16

2.2.4 输出图像块存储结构 17

2.2.5 局部输出区域计算 18

2.2.6 局部重采样计算 21

2.2.7 应用示例 22

2.3 基于局部输入区域计算的并行图像扭曲算法PIWA-LIC 23

2.3.1 PIWA-LOC算法的局限性分析 24

2.3.2 PIWA-LIC算法思想 24

2.3.3 负载划分 26

2.3.4 局部输入区域计算 27

2.3.5 局部重采样计算 31

2.3.6 应用示例 32

2.4 算法性能分析的理论模型 33

2.4.1 单任务并行处理性能分析 33

2.4.2 多任务流水并行处理性能分析 37

2.5 实验结果与分析 39

2.5.1 遥感图像几何校正实验设定 39

2.5.2 PIWA-LOC(CL)实验结果与分析 40

2.5.3 PIWA-LOC(YH)实验结果与分析 42

2.5.4 PIWA-LIC(CL)实验结果与分析 45

2.5.5 PIWA-LIC(YH)实验结果与分析 47

2.5.6 特殊几何变换的实验结果 49

2.5.7 实验结论 50

2.6 小结 51

第三章 图像压缩 52

3.1 图像压缩编码概述 52

3.2 图像压缩编码的理论基础 53

3.2.1 数据冗余 53

3.2.2 信息量 54

3.2.3 编码 54

3.2.4 率失真定理 54

3.3 图像并行压缩编码的研究 55

3.3.1 简单压缩编码 55

3.3.2 预测压缩编码 57

3.3.3 变换压缩编码 57

3.4 并行零树小波编码算法的研究 59

3.4.1 零树小波编码算法的背景 59

3.4.2 零树小波编码的串行算法 59

3.4.3 串行算法的分析 60

3.4.4 PEZW-ID算法流程 62

3.4.5 PEZW-ID算法的正确性及性能分析 63

3.4.6 算法性能分析 66

3.4.7 实验结果 67

3.5 小结 69

第四章 图像配准 71

4.1 图像自动配准技术研究 71

4.1.1 图像配准的四个要素 71

4.1.2 自动点匹配与全局配准 75

4.2 一种基于网格划分的自动点匹配并行算法 77

4.2.1 特征点的自动提取算法 78

4.2.2 搜索同名点 81

4.2.3 并行性分析 82

4.2.4 实验结论 82

4.3 小结 84

第五章 图像分割 85

5.1 流域变换的定义 86

5.1.1 连续域定义 86

5.1.2 离散域定义 87

5.2 流域变换的串行实现算法 91

5.2.1 模拟“泉涌浸没”的流域算法 91

5.2.2 基于地形学距离的流域算法 92

5.3 数据划分与复制 95

5.4 一种改进的基于区域关系图的并行流域算法PGWA 96

5.4.1 M-R算法及其缺陷 96

5.4.2 改进的算法PGWA 98

5.5 结合地形学距离的流域分割并行优化算法E-PGWA 103

5.5.1 伪种子点和区域关系图 104

5.5.2 E-PGWA 106

5.6 过度分割问题及其解决方法 110

5.7 实验结论 113

5.7.1 测试结果与分析 113

5.7.2 与相关工作的比较 116

5.8 小结 117

第六章 图像监督分类 118

6.1 概念描述 118

6.2 最近邻分类法的并行化 119

6.2.1 最近邻分类算法Knn的并行化 119

6.2.2 并行Knn算法性能分析模型 120

6.3 几种神经网络算法的并行化 122

6.3.1 三种结构化神经网络 123

6.3.2 神经网络算法的并行化 124

6.3.3 并行神经网络算法性能分析模型 125

6.4 实验结果与分析 126

6.4.1 实验设定 126

6.4.2 基于CL平台的实验结果 128

6.4.3 基于YH平台的实验结果 130

6.5 小结 132

第七章 遥感图像并行处理系统YH-PRIPS 133

7.1 系统结构设计 133

7.1.1 YH-PRIPS应用模型 133

7.1.2 YH-PRIPS软件运行框架 134

7.2 系统功能介绍 135

7.3 小结 138

第八章 研究展望 139

参考文献 140