艦船圖像處理并行任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、艦船所拍攝到的圖像信息是現(xiàn)代艦船進行戰(zhàn)略決策的重要依據(jù)。然而,由于受海洋環(huán)境的影響,拍攝的圖像常常會出現(xiàn)運動模糊的情況。模糊圖像的存在會影響艦船管理者的戰(zhàn)略決策,不能滿足艦船的可靠性要求,因此需要對模糊圖像進行準確并且快速的恢復(fù)。艦船拍攝到的圖像數(shù)據(jù)量非常大,并且在圖像恢復(fù)過程的計算量也相當大,倘若使用單一計算機進行圖像恢復(fù),顯然不能滿足艦船的實時性和快速性要求。因此本文在艦船圖像恢復(fù)的過程中引入并行計算技術(shù)。而任務(wù)調(diào)度算法的好壞直接決

2、定并行計算的性能,因而研究艦船圖像處理并行計算的任務(wù)調(diào)度算法對于艦船圖像并行恢復(fù)有著非常重要的意義。
　　首先,在典型集群系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建艦船集群圖像處理系統(tǒng),分析了該系統(tǒng)的各個具體組成部分以及其特點,為艦船圖像的并行處理搭建必要的軟硬件平臺。艦船集群圖像處理系統(tǒng)是典型的集群系統(tǒng),同時又有獨特之處。分析了圖像恢復(fù)的一般過程,針對串行圖像恢復(fù)過程計算量大,消耗時間長等問題,提出將圖像恢復(fù)技術(shù)與并行計算相結(jié)合,對圖像恢復(fù)過程進行任務(wù)

3、的劃分,得到圖像恢復(fù)并行任務(wù)的DAG模型圖,在該DAG模型圖的基礎(chǔ)上給出了艦船并行圖像恢復(fù)算法。
　　其次,艦船集群圖像處理系統(tǒng)具有異構(gòu)性的特點。這種異構(gòu)性的存在,使得并行處理算法在集群系統(tǒng)的各個節(jié)點機上的執(zhí)行時間不同,并且最終可能導(dǎo)致節(jié)點機負載的不平衡,影響并行計算的效率。因此選擇合適的調(diào)度算法對于并行圖像恢復(fù)來說非常重要。在任務(wù)調(diào)度算法的研究中,詳細分析關(guān)鍵路徑算法,該算法能夠?qū)崿F(xiàn)對DAG模型圖中的關(guān)鍵任務(wù)進行優(yōu)先處理及對各任

4、務(wù)的均衡分配,但是存在著通信損耗過大以及任務(wù)分配易混亂的問題。因此在關(guān)鍵路徑算法的基礎(chǔ)上引入任務(wù)復(fù)制技術(shù),提出基于任務(wù)復(fù)制的關(guān)鍵路徑算法,任務(wù)復(fù)制技術(shù)能夠?qū)⒏溉蝿?wù)復(fù)制到與該任務(wù)相同的節(jié)點機上執(zhí)行,減少二者之間的通信損耗,該算法不僅解決了關(guān)鍵路徑算法所存在的上述問題,而且提高了節(jié)點機的CPU利用率。
　　最后,在集群圖像處理系統(tǒng)上對兩種調(diào)度算法進行仿真實驗。通過對并行執(zhí)行時間、并行加速比以及并行效率三種性能指標的比較發(fā)現(xiàn),采用基于任