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信息科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald135DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.17.135浅谈遥感图像并行处理的研究与应用①阎绚绚(酒泉职业技术学院 甘肃酒泉 735000)摘 要：随着时代的发展，数字图像处理技术的运用非常的广泛，也应用于遥感测量中。
本文根据遥感图像并行处理的发展，针对处理过程中所出现的一些重要理论，进行了相应的解释，根据处理过程中所出现的概念进行了叙述，并且针对在处理图像过程中出现的一些图象识别等问题进行了简要的分析，并针对处理图像过程中所存在的一些问题，提出了一些可参考性的意见。
关键词：图像 并行处理 研究中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)06(b)-0135-02①作者简介：阎绚绚(1986，10—)，女，汉族，甘肃酒泉人，本科，助教，研究方向：测绘工程。
随着科技的逐渐发展，数字图像处理也面临着一定的挑战，怎么利用计算技术处理问题，也成为解决这种困境的主要途径，遥感作为一门新兴的技术，无论在任何方面都受到了很大的重用，而随着遥感技术的发展，它所带来的信息量也是非常巨大的。
在这种背景之下，如何对遥感领域所出现的一些数字图像进行处理，也变得非常的急切，只有将遥感图像并行处理做到极致，才能够真正解决目前所出现的一些问题。
1 并行处理技术在图像处理领域的应用1.1 图像分割技术在图像处理技术的过程中，为了能够很好地对图片进行一定的识别，帮助后期的分析，需要求相关负责人在对图像分割技术，也就是对图片进行处理的过程中，对于细节的分析是非常重要的存在，提出了很高的要求，只有对细节更好的做一定的处理才能够为后期统计图像，提供出更加准确的数据。
为了能够更好的提高图像分割技术的准确性，就要求在对图像进行分割的过程中对可以利用并处理的方式对分割的图形，首先进行一定的计算，再进行分割，也就是在分割的过程中分步骤操作，保证图像在分割过程中真正做到精细化，并对图像分割处理的不同，需对图像进行一定的检测，在分割过程中及时监测参数是否发生一定的变化，对一些较为明显的边缘数据要进行一定的记录，以防止后期发生相应的问题。
多核图像处理并行设计范式的研究与应用王成良;谢克家;刘昕【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)014【摘要】In multi-core computing environment, the image processing parallel algorithms can greatly improve the processing speed. However,the existing parallel designs are focused on the specific algorithms such as edge detection and image projection, which can not form a universal design scheme. Thus, it is difficult to extend this application. Based on thein-depth study of the image algorithms parallel processing mechanism and the features of the multi-core architecture, this paper proposes an image processing parallel design scheme in multi-core computing environment, which has five steps, including analysis, modeling, mapping, debugging & performance evaluation and testing & release. The paper takes the algorithm design of parallel image Fourier transforms as an example to testify the effectiveness of this scheme in single-core, double-core, quad-core and eight-core computing environment. Experimental result shows that the proposed multi-core parallel design scheme has good scalability, and this scheme can extend the space of application for image processing.%多核计算环境下采用图像处理并行算法可提高图像处理的速度,但已有的并行设计只针对边缘检测、图像投影等特定算法进行,没有形成通用的并行算法设计范式.为此,在研究图像处理算法可并行处理机制和多核架构特点的基础上,提出分析、建模、映射、调试和性能评价及测试发布等5个设计步骤的基于多核计算环境的图像处理算法并行设计范式,以图像傅里叶变换并行算法设计为例在单核、双核、四核、八核计算环境下验证了该并行范式的有效性.实验结果表明,该范式在图像处理并行设计方面可扩展图像处理的应用空间.【总页数】4页(P220-222,225)【作者】王成良;谢克家;刘昕【作者单位】重庆大学,软件工程学院重庆,400044;重庆大学,计算机学院,重庆,400044;重庆大学,软件工程学院重庆,400044【正文语种】中文【中图分类】TP312【相关文献】1.基于OpenMP并行技术的多核环境下轮对图像处理方法研究 [J], 朱瑾;吴开华2.多核并行运算加速图像处理 [J], 杨冠男;袁杰3.一种多核实时图像处理模块设计与实现 [J], 王闯;贺莹;张晓曦;刘硕4.多核DSP实时图像处理平台设计与实现 [J], 刘小剑;杨敬宝;王闯5.多核SoC中外部存储器并行访存控制器设计 [J], 王泽中;王春华;王正茂;张多利因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
面向多核处理器的并行图像处理技术研究随着计算机硬件技术的不断发展，多核处理器已经成为了现代计算机的标配之一。
多核处理器的出现，为计算机的应用程序提供了更加强大的计算能力，使得一些计算密集型任务得到了快速高效的处理。
在这些任务中，图像处理技术是一个占据重要地位的领域。
面向多核处理器的并行图像处理技术的研究，对于图像处理领域的发展和实用具有巨大的意义。
一、多核处理器的优势首先，我们来了解一下多核处理器的优势。
在传统的处理器中，只有一个核心，它只能执行一个任务。
而多核处理器中，有多个核心可以同时处理多个任务。
这样可以明显地提高计算机的速度和效率，也可以避免在单核处理器下出现的程序卡顿等问题。
另外，采用多核处理器可以充分利用计算机硬件中的资源。
随着科技的发展，计算机硬件在单个核心的功能上已经达到了极限，增加核心数是解决计算机性能瓶颈的一个有效途径。
如果我们在使用计算机时多个程序需要同时运行，单核处理器会出现卡顿的情况，甚至会出现系统崩溃的情况。
而多核处理器就没有这个问题，它可以让多个程序同时运行，从而保证计算机的运行效率和稳定性。
二、并行图像处理技术的研究既然多核处理器有这么多的优势，那么在图像处理领域中，我们如何利用多核处理器来加速图像处理的速度呢？这就需要涉及到并行图像处理技术的研究。
并行计算是一种在多个处理器中处理单个任务的方法。
在多处理器软件系统中，为了实现单个任务的快速处理，需要将任务分成多个独立的、高度可并行的子任务。
每个子任务可以分配到不同的处理器上进行处理，最终使用规约算法合并这些子任务的结果以获得最终的结果。
并行图像处理技术就是一种利用多核处理器并行计算的技术，可以显著提高图像处理的速度和效率。
在并行计算中，每一个处理器都负责对图像的一个小部分进行处理，从而缩短了图像处理的时间。
这种技术的应用可以涉及到图像处理领域的许多方面，例如图像增强、图像分割、图像识别等。
三、多核处理器并行图像处理的应用在实际应用中，多核处理器并行图像处理的实现，往往需要利用并行计算库、并行编程技术等进行实现。
多核平台计算机视觉应用并行优化关键技术研究随着计算机视觉应用的快速发展，多核平台的计算能力得到了越来越广泛的应用。
然而，多核平台的并行优化对于计算机视觉应用来说仍然是一个重要的研究课题。
本文将讨论多核平台计算机视觉应用并行优化关键技术。
首先，多核平台计算机视觉应用的并行优化关键技术之一是任务划分和调度。
计算机视觉应用通常包含多个处理步骤，例如图像采集、图像处理、目标检测等。
这些步骤可以被划分为多个独立的子任务，并在不同的核心上同时执行。
任务划分和调度算法需要考虑每个子任务的计算量和通信开销，以便实现最佳的负载均衡和系统吞吐量。
其次，多核平台计算机视觉应用的并行优化关键技术之二是数据并行。
数据并行指的是将大规模的数据划分为多个小块，并分配给不同的核心同时处理。
在计算机视觉应用中，通常会处理大量的图像数据。
通过数据并行，可以显著提高计算速度和系统吞吐量。
数据并行的关键在于数据的划分和通信，以及每个核心的计算负载均衡。
第三，多核平台计算机视觉应用的并行优化关键技术之三是核心间的通信和同步。
在多核平台上，不同核心之间需要进行通信和同步，以共享数据和协调计算。
图像处理算法通常需要在多个核心之间传递数据和结果。
为了实现高效的通信和同步，需要采用合适的并行编程模型和通信库，并设计高效的数据传输和同步机制。
最后，多核平台计算机视觉应用的并行优化关键技术之四是系统的负载均衡和资源管理。
在多核平台上，不同核心之间的计算能力和存储能力可能存在差异。
为了实现高效的并行计算，需要考虑系统的负载均衡和资源管理。
负载均衡算法可以根据不同核心的计算能力和存储能力，合理分配任务和数据。
资源管理算法可以根据系统的资源利用情况，合理调度计算和通信。
综上所述，多核平台计算机视觉应用的并行优化关键技术包括任务划分和调度、数据并行、核心间的通信和同步，以及系统的负载均衡和资源管理。
通过对这些关键技术的研究和优化，可以在多核平台上实现高效的计算机视觉应用。
遥感图像处理算法并行化研究及实现的开题报告一、选题背景与意义：随着遥感技术的不断发展，获取到的遥感图像数据量越来越大，需要进行高效的处理与分析才能得到有意义的结果。
遥感图像处理涉及到很多复杂的算法，如图像分割、特征提取、分类等，这些算法需要消耗大量的计算资源和时间，传统的串行处理方式已经很难满足大规模遥感图像数据的处理需求。
因此，采用并行计算方法对遥感图像处理算法进行优化，能够提高处理速度和效果，对于遥感图像应用领域具有重要的意义和实用价值。
二、研究内容：本文将研究如何对遥感图像处理算法进行并行化改进，探讨如何实现高效的并行计算框架。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 研究遥感图像处理算法中的瓶颈问题，确定需要进行并行化优化的算法。
2. 探究并行算法的核心技术，如多线程、MPI、GPU等，并分析各种技术的适用场景。
3. 设计实现基于并行计算框架的遥感图像处理算法，并进行性能测试和评估。
4. 比较并分析串行处理和并行处理的效果，探究如何选择最优的算法和并行化方案。
三、研究方法：本研究将采用以下方法进行：1. 文献调研和分析，了解当前遥感图像处理算法的发展状况和应用情况，挖掘并行计算框架在遥感图像处理中的应用方向。
2. 研究遥感图像处理算法中的瓶颈问题，分析其复杂度、计算模型和并行化难点。
3. 探究并行算法的核心技术和实现方式，设计并实现适合遥感图像处理的并行计算框架。
4. 对比并分析串行处理和并行处理的效果，评估并发现最优的算法和并行化方法。
四、预期成果及应用价值：本研究将实现基于并行计算框架的遥感图像处理算法，具体实现效果和预期成果如下：1. 实现了基于多线程、MPI和GPU等并行技术的遥感图像处理算法，并对其性能进行了测试和评估，验证了并行化的效果和优化效果。
2. 对比并分析串行处理和并行处理的效果，发现目前最优的算法和并行化方案，为今后的研究和应用提供了有价值的参考。
3. 实现的并行化算法将能够有效地提高遥感图像处理的效能和效率，为相关领域的科学研究和应用提供有力支持。
面向实时图像处理的多核并行计算机研究随着科技的不断进步，现代图像处理技术已经成为了工程领域、娱乐领域甚至医疗领域不可或缺的重要一环。
面向实时图像处理的多核并行计算机技术的提出，极大地推动了图像处理技术的发展。
本文将从多核并行计算机技术、面向实时图像处理的需求、并行计算机在图像处理中的应用、并行计算机在实时图像处理中的优势等方面，对该主题进行研究和探讨。
一. 多核并行计算机技术作为一种处理器架构，多核并行计算机技术已经被广泛应用于各种计算密集型应用。
它不仅可以提高计算能力，还可以更高效地利用硬件资源。
与传统的单CPU系统相比，多核并行计算机更适合处理大规模的图像和视频数据，并且能够大幅降低处理时间。
目前，大部分设计高质量图像和视频处理的算法都是基于多核并行计算机结构来实现的。
二. 面向实时图像处理的需求图像处理的应用范围非常广泛，如人脸识别、智能交通系统、医学图像分析、视频监控等。
对于这些实时处理的应用，需要高效准确地处理大数据流。
而多核并行计算机技术正是满足这些应用的最佳选择。
它可以高效、实时地处理大量数据流，同时可以快速处理并行计算和大量数据迭代。
三. 并行计算机在图像处理中的应用在数字图像处理中，应用广泛的算法包括二值化处理、滤波、形态学和边缘检测等。
这些算法通常是通过图像滤波在一组共享内存上实现的。
而在大数据量的实时处理中，这种传统方法已经无法满足需求。
并行计算机技术通过划分较大的图像和视频处理任务为小的并行任务，在大量数据集的范围内进行并行计算。
同时，多核并行计算机还可以执行几个不同的计算任务，进一步提高计算效率和速度。
四. 并行计算机在实时图像处理中的优势与传统的单CPU系统相比，多核并行计算机具有如下优势：1. 更出色的性能：并行计算机中的多核技术使得可以同时运行多个程序和操作。
2. 高效性：并行计算机可以更快、更高效地处理任务，特别是对于图像处理和实时数据处理应用。
3. 可扩展性：倍增处理器数量可以迅速提高性能，即随着更多的处理器引入，并行计算机能够很快地增加处理速度。
基于多核技术的并行图像检索系统的研究的开题报告一、研究背景随着数字化技术的不断发展，图像数据的增长速度也在呈现几何级数增长。
因此，如何高效地管理和存储海量图像数据，以及如何快速地检索出用户需要的图像数据成为当前亟待解决的问题。
同时，随着多核技术的普及和硬件性能的不断提升，利用多核并行计算来提高图像检索效率也成为了当前研究的热点。
二、研究目的和内容本文旨在研究一种基于多核技术的并行图像检索系统，并针对其关键技术进行深入探究。
具体研究内容包括：1. 基于多核技术的并行图像检索系统架构设计。
2. 针对图像特征提取和匹配算法，研究多核并行计算优化方法。
3. 采用GPU等异构计算平台加速图像检索过程。
4. 实现一个多核并行图像检索系统，并对其进行性能评估。
三、研究方法和技术路线本文将采用实验和理论相结合的方法，通过搭建多核并行计算环境和应用图像检索算法，来探究基于多核技术的并行图像检索系统的设计和优化。
具体技术路线如下：1. 系统架构设计。
根据图像检索过程中的特点，设计一个基于多核技术的并行图像检索系统的架构，包括多种处理单元的组合方式。
2. 特征提取和匹配算法的优化。
对图像特征提取和匹配算法进行优化研究，通过并行计算、数据流和数据复用等技术手段提高其计算效率。
3. 异构计算平台的应用。
将异构计算平台（如GPU）引入多核并行图像检索系统中，加速图像检索过程。
4. 系统实现和性能评估。
在多核并行计算环境中实现一个基于多核技术的图像检索系统，并进行性能评估和分析。
四、预期研究成果本文期望通过研究基于多核技术的并行图像检索系统，探究其优化方法和技术手段，实现一个高效、快速、可扩展的图像检索系统，并达到如下预期成果：1. 提出一种高效的基于多核技术的并行图像检索系统的架构设计方法。
2. 针对图像特征提取和匹配算法，提出一种适用于多核并行计算的优化方法。
3. 在异构计算平台上实现图像检索算法的加速。
4. 实现一个多核并行图像检索系统，并对其进行性能评估和分析。
第14卷第3期 2017年5月义稃他球物烀夸兼Vol. 14,No. 3 May. , 2017CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING GEOPHYSICS文章编号：1672—7940(2017)03—0364—07doi ：10. 3969/j. issn. 1672-7940. 2017. 03. 018基于多核CPU 的遥感去雾并行算法研究摘要：针对数据量较大的遥感影像进行去雾处理时出现的运行效率低下或者是计算无法进行的问题，提 出了多核CPU 并行去雾算法。
首先对影像进行分块分割，再根据滤波影响域对分块影像进行扩边，并建立影 像索引，然后将分块影像分配给不同的CPU 内核进行去雾处理，最后利用影像索引将去雾处理后的分块影像 进行合并。
实验表明，经本文改进的并行去雾算法与传统暗通道去雾算法的去雾效果一致，而算法的执行效 率得到了提高，具有很强的实用价值。
关键词：暗通道;分块处理;遥感去雾;多核CPU;并行计算中图分类号：P631文献标识码：A收稿日期：2017 — 03 —13Study on Parallel Algorithm Method Based on RemoteSensing Defogging of Multi-core CPUAbstract ； Aiming at solving these problems of low operation efficiency or no-performed calculation when remote sensing image defogging with a large amount of data is conducted, the parallel defogging algorithm method of multi-core CPU is put forward. Firstly, the image is divided into small blocks which are expanded edges according to the influenced domain of filtering and builds the image index. Then these block images are assigned to different CPU cores to conduct the processing of defogging. Finally, these block images after the processing of defogging are merged by using image index. Experimental results show that the parallel defogging algorithm method improved by this paper has the same defogging effect with the traditional defogging algorithm method of dark channel, but its efficiency has been improved and has strong practical value.Keywords: dark channel ； block processing ； remote sensing defogging ； multi-core CPU ；parallel computation廖国忠，高慧，张伟(中国地质调查局成都地质调查中心，四川成都610081)Liao Guozhong, Gao H ui，Zhang Wei{Chengdu Center o f China Geological Survey , Chengdu Sichuan 610081, China)基金项目：中国地质调查局地质矿产调查专项项目（编号:DD20160020)第一作者：廖国忠（1987 ―)，男，工程师，硕士，研究领域为地球物理勘探及地球信息科学。
