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基于MPI的并行小波图像分割研究

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-4页
目录第4-6页
第一章 绪论第6-13页
   ·研究背景第6-7页
   ·图像分割技术发展的过程及现状第7-10页
   ·并行技术的发展过程及现状第10-11页
   ·本文的主要工作第11-12页
   ·论文结构第12-13页
第二章 基于小波变换进行图像纹理特征提取与分割第13-19页
   ·当前图像纹理特征提取方法以及存在的问题第13-14页
   ·小波变换的数学模型第14-18页
     ·连续小波变换第14页
     ·一维离散小波变换第14-16页
     ·二维离散小波变换第16-17页
     ·精确重构条件和小波基第17-18页
   ·用小波变换进行多分辨率纹理特征提取与分割基本思想第18-19页
第三章 模糊聚类理论与算法第19-26页
   ·聚类分析与模糊聚类第19-21页
   ·模糊C均值聚类算法第21-26页
     ·划分数据集合空间的两种方法第21-22页
     ·硬C均值聚类算法(HCM)第22-23页
     ·模糊C均值聚类算法(FCM)第23-26页
第四章 并行化设计理论基础第26-32页
   ·并行计算理论基础第26-29页
     ·并行计算机系统的分类第26-28页
     ·并行环境及并行计算研究第28-29页
   ·并行程序设计的一般步骤第29-30页
   ·并行程序的性能因素第30-32页
第五章 MPI并行计算环境第32-46页
   ·MPI概述第32-33页
   ·MPI中的消息处理机制第33-37页
     ·消息数据类型第34-35页
     ·自定义数据类型与数据封装第35-36页
     ·消息标志第36-37页
   ·MPI中的进程通信器第37-38页
   ·点对点通信与聚合通信第38-46页
     ·阻塞通信第38-40页
     ·非阻塞通信第40-41页
     ·阻塞与非阻塞的组合第41页
     ·通信模式第41-42页
     ·持久通信第42-43页
     ·MPI中的聚合通信第43-46页
第六章 基于小波变换进行纹理图像分割设计与实现第46-57页
   ·基于小波的多分辨率图像纹理特征提取与分割框架设计第46-47页
   ·基于小波的多分辨率图像纹理特征提取详细设计第47-52页
     ·改进邻域平均法对图像进行平滑处理第47-48页
     ·对纹理图像进行小波分解第48-50页
     ·计算图像的小波能量特征第50-52页
     ·多分辨率特征传递与融合第52页
   ·用FCM算法对图像小波纹理特征进行模糊分类第52-55页
   ·实验结果第55-57页
第七章 基于小波的图像分割并行化设计第57-66页
   ·基于小波的图像分割并行性分析第57页
   ·基于小波的并行图像分割的框架设计第57-58页
   ·基于小波的并行图像分割中的数据划分第58-61页
     ·图像数据操作的分类第58页
     ·划分图像数据的几种方法第58-59页
     ·按矩形块对图像进行数据划分第59-61页
   ·小波变换的并行算法设计第61-64页
     ·二维图像数据小波变换并行化设计第61-62页
     ·算法中通信量的减少第62-64页
   ·模拟实验与性能分析第64-66页
     ·运行环境第64页
     ·实验结果与分析第64-66页
结束语第66-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
攻读学位期间参加的科研项目与发表的学术论文目录第72页

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