基于openmp加速的非局域正則化去噪算法的并行研究

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1、--^.r^TI^圓^.-..;.廠;.r刻!%.^P暖..麵一_..IV^;分類號(hào)薩也/:-I:鴦f皆為義聲識(shí)?碩±學(xué)位論文事:識(shí)V矜冶(專業(yè)學(xué)位)禱■’。獻(xiàn)雇-':一t:試基于OpenMP加速的非局域正則化去噪算法的并行研究1:m戶,—:護(hù)麵P:原冷擊..'-疋'起\專業(yè)學(xué)位領(lǐng)域:計(jì)算機(jī)技術(shù)'、1:專業(yè)學(xué)位類別背::工程碩±申請(qǐng)人:張喜梅,^指導(dǎo)教師:楊偉副教授/I二。-…月藝美.禱-'..知V參.

2、,如若委^險(xiǎn)"—葬肉_;肥遽庭,;ParallelResearchonNonLocalRegularizationDenoisingAlgorithmBasedonOpenMPAccelerationADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringByZhangXimeiSupervisor:A.P.Ya

3、ngWeiMay,2016關(guān)于學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)聲明和學(xué)術(shù)誠(chéng)信承巧本人向河南大學(xué)提出碩去學(xué)位申請(qǐng)。本人鄭重聲明:所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的,對(duì)所研究的課題有新的見(jiàn)解。據(jù)我所知,除文中特別加^說(shuō)明、標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包括其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果,也不包括其他人為獲得任何教育一、科研機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我同工作的同事對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。在此本人鄭重承諾:所呈交的學(xué)位論文不存在舞弊作偽行為,文責(zé)自負(fù)。學(xué)位申請(qǐng)人(學(xué)位論

4、文作者)簽名:張養(yǎng)碼201《年女月?0曰關(guān)于學(xué)位論文著作權(quán)使用授權(quán)書(shū)本人經(jīng)河南大學(xué)審核批準(zhǔn)授予碩去學(xué)位。作為學(xué)位論文的作者,本人完全了解并同意河南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的要求,即河南大學(xué)有權(quán)向國(guó)家圖書(shū)館、科研信怎機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)收集機(jī)構(gòu)和本校圖書(shū)館等提供學(xué)位論文(紙質(zhì)文本和電子文本)W供公眾檢索、查閱。本人授權(quán)河南大學(xué)出于宣揚(yáng)、展覽學(xué)校學(xué)術(shù)發(fā)展和進(jìn)行學(xué)術(shù)交流等目的,可k乂采取影印、縮印、擔(dān)描和拷貝等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文(紙質(zhì)文本和電子文本)。(渉及保密內(nèi)容的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書(shū))

5、張/學(xué)位獲得者:%(學(xué)位論文作者)簽名每位論文201(年列?〇曰學(xué)指導(dǎo)教師簽名:201(年r月曰摘要隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展,圖像應(yīng)用涵蓋社會(huì)生活的各個(gè)方面,圖像處理技術(shù)也不斷完善。但是,圖像在生成、傳輸過(guò)程中無(wú)法避免會(huì)受到成像設(shè)備和內(nèi)外環(huán)境的影響而滲入噪聲,造成圖像模糊,質(zhì)量下降。面對(duì)被噪聲污染的圖像,去噪成為圖像處理領(lǐng)域重要的研究課題。從早期的基于空域和頻域的去噪算法發(fā)展到目前的基于非局域的去噪算法,去噪效果愈來(lái)愈好。特別是非局域均值去噪算法、加權(quán)核范數(shù)最小化去噪算法、基于局部像素分組的主成分分析去噪算

6、法等非局域去噪算法的出現(xiàn),展示出非局域正則化去噪算法強(qiáng)大的去噪能力。但是,非局域正則化去噪算法在算法設(shè)計(jì)上存在大量的嵌套循環(huán)導(dǎo)致算法運(yùn)算量大,復(fù)雜度高,因此去噪的速度很慢。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出一種基于OpenMP的并行加速方法,對(duì)非局域正則化去噪算法進(jìn)行改進(jìn),旨在縮短原算法的運(yùn)行時(shí)間。主要的研究?jī)?nèi)容有:(1)本文闡述圖像去噪的相關(guān)技術(shù),包括峰值信噪比,結(jié)構(gòu)相似性以及去噪中常用到的奇異值分解和特征值分解等算法。分析圖像去噪領(lǐng)域中具有代表性的非局域正則化去噪算法和算法中存在的問(wèn)題,并由此引入OpenMP并行編程技術(shù),介紹了Ope

7、nMP相關(guān)技術(shù)和并行方法。(2)提出一種基于OpenMP加速的非局域正則化去噪算法,解決了原算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng),去噪速度慢的問(wèn)題。該算法使用并行策略對(duì)原算法中存在大量嵌套循環(huán)的關(guān)鍵功能進(jìn)行改進(jìn),用并行計(jì)算代替串行運(yùn)算,充分利用本地計(jì)算機(jī)的計(jì)算資源,縮短運(yùn)行時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明該方法在保證去噪效果的同時(shí),算法的運(yùn)行時(shí)間相比原算法有了大幅度的縮減。綜上所述,本文以非局域正則化去噪算法存在的問(wèn)題為著眼點(diǎn),引入OpenMP的并行模式對(duì)算法進(jìn)行加速。通過(guò)對(duì)算法中的關(guān)鍵功能,如塊匹配算法和矩陣分解算法進(jìn)行并行改進(jìn),大大縮短了算法的運(yùn)行時(shí)間、提高了算

8、法的運(yùn)行效率。關(guān)鍵詞:圖像去噪,OpenMP,非局域去噪算法,并行IAbstractWiththedevelopmentandprogressofscienceandtechnology,imageapplicationcoversallaspectsofsociallife

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