图像中曲线追踪算法的并行化研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 图像中曲线追踪研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 相关工作 | 第13-21页 |
| 2.1 并行计算 | 第13-15页 |
| 2.1.1 并行处理概述 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于CUDA的GPU并行计算 | 第14-15页 |
| 2.2 CUDA并行计算平台 | 第15-17页 |
| 2.2.1 CUDA软硬件结构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 CUDA编程模型 | 第16-17页 |
| 2.3 图像相关理论 | 第17-21页 |
| 2.3.1 图像格式和灰度图 | 第17-19页 |
| 2.3.2 阈值分割和图像细化 | 第19-21页 |
| 3 曲线追踪并行化算法设计方案 | 第21-50页 |
| 3.1 图像阈值分割 | 第21-33页 |
| 3.1.1 阈值指定法并行化研究和实现 | 第23-26页 |
| 3.1.2 多阈值选择法并行化研究和实现 | 第26-29页 |
| 3.1.3 自动最佳阈值法并行化研究和实现 | 第29-33页 |
| 3.2 图像细化 | 第33-36页 |
| 3.2.1 细化算法的并行化研究 | 第33-34页 |
| 3.2.2 细化算法的并行化实现 | 第34-36页 |
| 3.3 曲线有序化提取算法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 并行化研究 | 第36-38页 |
| 3.3.2 曲线提取算法CUDA并行实现 | 第38-42页 |
| 3.4 曲线追踪算法优化策略 | 第42-46页 |
| 3.4.1 访存优化策略 | 第43-44页 |
| 3.4.2 指令和程序代码优化 | 第44-45页 |
| 3.4.3 并行度优化 | 第45-46页 |
| 3.5 曲线追踪算法的并行化应用案例 | 第46-50页 |
| 3.5.1 闭合曲线间相位关系算法研究和实现 | 第46-48页 |
| 3.5.2 闭合曲线最大内接圆算法研究和实现 | 第48-50页 |
| 4 实验与分析 | 第50-57页 |
| 4.1 实验测试环境 | 第50页 |
| 4.2 曲线追踪结果 | 第50-53页 |
| 4.3 算法优化方法 | 第53-55页 |
| 4.3.1 访存优化实验 | 第53-54页 |
| 4.3.2 指令和程序代码优化实验 | 第54-55页 |
| 4.3.3 并行度优化实验 | 第55页 |
| 4.4 曲线追踪算法性能分析 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
