隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,圖像處理已在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域如植物葉片圖像分析、種子識(shí)別、蔬菜農(nóng)藥檢測(cè)等方面發(fā)揮著重要作用。然而,這些處理技術(shù)如圖像特征提取、圖像壓縮與編碼等過程需要的處理時(shí)間和空間開銷都較大。在利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)大量農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)檢時(shí),也存在傳統(tǒng)單處理器處理速度無法滿足時(shí)間要求問題。葉片作為大多數(shù)作物的重要生理器官之一,葉片圖像的特征信息能直接反映出作物的營(yíng)養(yǎng)及病蟲害狀況。本文結(jié)合多核處理器特征,面向油菜葉片圖像DF_MFA方法的特征分析計(jì)算量龐大問題,設(shè)計(jì)基于C/C++語(yǔ)言的圖像多重分形特征串行提取方案。借鑒插樁技術(shù)對(duì)各部分計(jì)算特征進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)基于同構(gòu)多核處理器的圖像多重分形特征提取OpenMP并行優(yōu)化方案。以加速比作為性能評(píng)價(jià)指標(biāo),針對(duì)OpenMP的三種任務(wù)調(diào)度方式驗(yàn)證該并行方案性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的并行方案有較好的加速效果,且對(duì)于非規(guī)則型循環(huán)結(jié)構(gòu),動(dòng)態(tài)調(diào)度方式加速效果最好。簽于任務(wù)調(diào)度策略對(duì)并行計(jì)算效率的影響,本文針對(duì)目前廣泛使用的共享緩存結(jié)構(gòu)多核處理器進(jìn)一步展開研究。多個(gè)線程同時(shí)運(yùn)行在多個(gè)處理核心上,運(yùn)行的多個(gè)線程訪問共享緩存時(shí)常出現(xiàn)緩存資源競(jìng)... 

【文章來源】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
    1.4 小結(jié)
第2章 多核處理器并行處理
    2.1 多核處理器的發(fā)展
        2.1.1 多核處理器平臺(tái)任務(wù)調(diào)度
        2.1.2 靜態(tài)任務(wù)調(diào)度
        2.1.3 動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度
    2.2 同構(gòu)多核處理器OpenMP技術(shù)介紹
        2.2.1 共享任務(wù)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 任務(wù)調(diào)度方式
    2.3 小結(jié)
第3章 多核處理器上共享Cache及相關(guān)研究
    3.1 高速緩存介紹
    3.2 多核處理器Cache的層次組織結(jié)構(gòu)
    3.3 高速緩存對(duì)多核處理器的任務(wù)調(diào)度的影響
    3.4 緩存劃分相關(guān)研究
    3.5 小結(jié)
第4章 油菜葉片圖像MF_DFA并行處理
    4.1 概述
    4.2 油菜葉片圖像多重分形特征參數(shù)串行提取程序設(shè)計(jì)
        4.2.1 圖像預(yù)處理
        4.2.2 圖像分割
        4.2.3 局部區(qū)域累加和矩陣計(jì)算
        4.2.4 局部區(qū)域趨勢(shì)擬合
        4.2.5 局部區(qū)域趨勢(shì)消除
        4.2.6 定義q階波動(dòng)函數(shù)
        4.2.7 計(jì)算Hurst指數(shù)
    4.3 基于OpenMP的 MF_DFA分析及并行優(yōu)化設(shè)計(jì)
        4.3.1 MF_DFA算法并行化分析
        4.3.2 基于OpenMP的 MF_DFA算法并行設(shè)計(jì)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 小結(jié)
第5章 多核系統(tǒng)上共享緩存感知的任務(wù)調(diào)度策略
    5.1 概述
    5.2 任務(wù)調(diào)度模型
    5.3 問題描述
    5.4 共享高速緩存感知的調(diào)度算法
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和討論
        5.5.1 比較指標(biāo)
        5.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.6 小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3598306