基于MIC架构的遥感图像增强类算法并行化研究

发布时间：2017-06-27 00:03

  本文关键词：基于MIC架构的遥感图像增强类算法并行化研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：图像去噪属于图像增强的一个重要方面,是遥感图像相关应用领域中重要的预处理步骤。目前,已有众多学者投入到对图像去噪的研究当中,并提出了很多去噪方法。但其中的大多数效果并不十分理想,去噪过程中很多图像的纹理细节被丢失掉。NLM(Nonlocal Means)算法由Buades等人于2005年提出,该算法有效地克服了上述缺点。NLM算法基于图像的自相似性原理,充分利用图像中广泛存在的大量冗余信息。在度量像素间相似性权重时,以图像片为基本计算单位,通过计算图像片灰度值向量之间的差异,确定像素间的相似程度。NLM算法对图像结构纹理有较好的保留,是目前去噪效果最好的算法之一。但由于其搜索相似像素点时的非局部特性,使得算法时间复杂度较大。针对NLM算法耗时过长的问题,本文基于英特尔集成众核(Many Integrate Core,MIC)架构在至强融核(Intel Xeon Phi)协处理器上进行了NLM并行化研究。主要内容分为以下几个方面:(1)对非局部均值去噪算法的串行程序进行分析,找到算法耗时的主要部分。结合MIC平台的编程特点,设计并实现基于单个MIC卡的NLM并行算法;(2)在实现的基于单块MIC卡的NLM并行算法基础之上,针对测试结果中出现的加速比随图像尺寸不同而呈阶梯状分布的情况,从MIC预热、线程负载均衡两个方面对该并行算法进行了优化;(3)上述并行算法中,当MIC卡进行计算的时候,CPU处于空闲状态,为了将CPU的计算能力充分利用,本文设计了静态的MIC/CPU协同并行算法;(4)在上述MIC/CPU协同并行算法的基础上对计算过程中的任务分配进行优化,设计了基于动态任务分配的MIC/CPU协同并行算法,并且为了将高性能平台的3块MIC卡充分利用,在上述动态任务分配框架的基础上设计了3MIC+CPU并行算法,使得加速效果得到进一步提升。最后,对本文所实现的各并行算法进行测试和分析。测试结果表明:所设计的单MIC并行算法有效提升了算法效率;在其基础之上的优化算法使得加速比进一步提高,并消除了随图像尺寸不同加速比的阶梯状分布情况;其后的MIC/CPU协同并行算法、MIC/CPU动态任务分配并行算法、3MIC+CPU并行算法均对算法加速比有大幅提升。本文的研究可对遥感图像增强类算法在MIC平台上的并行实现提供借鉴。
【关键词】：NLM MIC 并行计算 协同计算 动态任务分配
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751

【共引文献】

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本文编号：487945