基于SMP結(jié)構(gòu)的圖像恢復(fù)算法研究.pdf

1、目前，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為信息處理科學(xué)的一個(gè)重要部分，在眾多的圖像處理應(yīng)用中，尤其是在天文學(xué)、醫(yī)學(xué)、軍事應(yīng)用領(lǐng)域都對(duì)圖像數(shù)據(jù)的真實(shí)性有較高的要求，即使日常的圖像通信也要求獲得盡可能高的質(zhì)量，但在各類(lèi)圖像處理系統(tǒng)中，由于圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸、顯示等，不可避免的要造成圖像的降質(zhì)，典型的表現(xiàn)為圖像模糊、失真、有噪聲等，為了去除噪聲、改善圖像質(zhì)量，圖像恢復(fù)具有非常重要的意義；除此之外，很多情況下常常要求及時(shí)甚至實(shí)時(shí)地得到真

2、實(shí)的圖像數(shù)據(jù)。而數(shù)字圖像往往規(guī)模巨大，普通的計(jì)算機(jī)難以滿足用戶對(duì)圖像處理速度的要求，并行計(jì)算機(jī)的發(fā)展為圖像處理技術(shù)的發(fā)展提供了有利的條件。因此在保證圖像質(zhì)量的前提下，如何利用高性能計(jì)算機(jī)來(lái)提高圖像恢復(fù)算法的計(jì)算效率和降低內(nèi)存的需求量，已經(jīng)成為圖像恢復(fù)算法領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。針對(duì)這一問(wèn)題，文章從算法和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)兩方面入手進(jìn)行了研究。在分析圖像退化原因的基礎(chǔ)上，把由噪聲引起的退化和基于塊編碼傳輸過(guò)程中的圖像退化問(wèn)題作為主攻方向，同時(shí)

3、分析了當(dāng)今比較成熟的并行計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)SMP機(jī)群，并討論了SMPCluster上的算法優(yōu)化問(wèn)題?；趫D像數(shù)據(jù)并行性的特點(diǎn)，討論了兩種情況下圖像恢復(fù)算法的并行化問(wèn)題；并根據(jù)SMP機(jī)群的特點(diǎn)，對(duì)并行算法進(jìn)行了優(yōu)化；最后通過(guò)并行計(jì)算環(huán)境mpich.nt在機(jī)群上進(jìn)行了模擬，發(fā)現(xiàn)本文所提的算法提高了計(jì)算性能，同時(shí)降低了內(nèi)存的需求量，取得了良好的效果。 文章的主要?jiǎng)?chuàng)新可以歸結(jié)為： 第一，將具體的圖像恢復(fù)算法與并行機(jī)結(jié)構(gòu)結(jié)合起來(lái)，為研

4、究并行圖像恢復(fù)算法提供了一種新的思路。 第二，提出了一種基于中值濾波算法的新的串行算法WMF(WeightedMedianFilter)。WMF算法主要是基于這樣一種思想，對(duì)于含噪圖像上受損的任一點(diǎn)，其鄰域中的像素對(duì)它的恢復(fù)過(guò)程中的貢獻(xiàn)是不同的，如果這一點(diǎn)的灰度值越接近該區(qū)域內(nèi)的中值，則其貢獻(xiàn)相應(yīng)的大一些，反之相應(yīng)的小一些?？紤]到每個(gè)像素點(diǎn)的權(quán)值可根據(jù)鄰域中的像素求出，其操作相同，只是操作過(guò)程中涉及的數(shù)據(jù)不同，接著設(shè)計(jì)了并行算法

5、PWMF(ParalleiWeightedMedianFilter),并討論了其在SMPCluster上的優(yōu)化問(wèn)題。 第三，搭建了機(jī)群對(duì)上述算法進(jìn)行測(cè)試，取得了較好的效果，無(wú)論是算法的運(yùn)行時(shí)間還是恢復(fù)后圖像的視覺(jué)效果都有了較大的改進(jìn)。 第四，對(duì)利用錯(cuò)誤隱藏技術(shù)的JLBNM算法做了兩方面的改進(jìn)，其一是根據(jù)退化圖像本身的內(nèi)容來(lái)確定跳躍的步長(zhǎng)；其二是對(duì)JLBNM算法中環(huán)顧式搜索做了進(jìn)一步的改進(jìn)，采用了模板匹配的思想，進(jìn)行了精細(xì)