| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究的目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究发展状况 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第13-16页 |
| 2 二值图像连通域标记原理及相关并行计算技术 | 第16-27页 |
| ·二值图像连通域标记 | 第16-18页 |
| ·PBM 图像 | 第16页 |
| ·二值图像的表示 | 第16-17页 |
| ·四连接体和八连接体 | 第17页 |
| ·二值图像连通域标记 | 第17-18页 |
| ·二值图像连通域快速标记算法的分析 | 第18-22页 |
| ·二值图像连通域标记一般算法 | 第18-20页 |
| ·二值图像连通域快速标记算法 | 第20-21页 |
| ·算法效率及瓶颈分析 | 第21-22页 |
| ·相关并行计算技术 | 第22-26页 |
| ·并行计算机 | 第22-24页 |
| ·集群计算技术 | 第24-25页 |
| ·GPU 通用计算 | 第25-26页 |
| ·并行计算技术对比分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 并行标记算法设计 | 第27-37页 |
| ·现代 GPU 的并行计算能力 | 第27-28页 |
| ·二值图像连通域标记问题的可并行化分析 | 第28-33页 |
| ·同一连通域中像素具有共同“顶点” | 第28-31页 |
| ·单像素和四像素标记一致 | 第31-33页 |
| ·二值图像连通域并行标记算法的设计 | 第33-36页 |
| ·图像预处理 | 第33页 |
| ·首次标记 | 第33-34页 |
| ·一次和反推标记 | 第34页 |
| ·循环等价标记 | 第34-36页 |
| ·后续处理 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于 CUDA 的并行标记算法实现 | 第37-60页 |
| ·CUDA 编程模型与接口 | 第37-39页 |
| ·内核 | 第37页 |
| ·线程层次 | 第37-39页 |
| ·存储器层次 | 第39页 |
| ·异构编程 | 第39页 |
| ·编程接口 | 第39页 |
| ·CUDA 架构的硬件实现 | 第39-41页 |
| ·SIMT | 第40页 |
| ·硬件多线程 | 第40-41页 |
| ·并行标记算法的实现 | 第41-59页 |
| ·主机端实现 | 第42-45页 |
| ·设备端实现 | 第45-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 并行标记算法优化及实验分析 | 第60-75页 |
| ·并行标记算法优化 | 第60-62页 |
| ·算法优化措施与应用 | 第60-62页 |
| ·算法标记实验分析 | 第62-69页 |
| ·算法正确性测试 | 第62-64页 |
| ·算法效率测试分析基于 GT520M GPU | 第64-66页 |
| ·算法效率测试分析基于 Tesla K20 GPU | 第66-69页 |
| ·非并行算法与并行算法效率对比 | 第69-72页 |
| ·算法稳定性分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 6 全文总结与展望 | 第75-77页 |
| ·全文工作总结 | 第75页 |
| ·未来工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第82-83页 |