| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 引言 | 第16页 |
| 1.2 高性能并行计算课题研究基础及现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 高性能计算机的研究发展阶段及现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 高性能计算硬件简介 | 第18-19页 |
| 1.3 高性能计算发展所面临的挑战 | 第19-22页 |
| 1.3.1 片上多核所面临的挑战 | 第19-21页 |
| 1.3.2 GPU发展所面临的挑战 | 第21-22页 |
| 1.4 Tilera多核处理器简介 | 第22-23页 |
| 1.5 视频去雾算法简介 | 第23页 |
| 1.6 本文研究意义及组织结构 | 第23-26页 |
| 第二章 基于Tilera众核平台的地面高速处理系统 | 第26-36页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 TILE_GX36处理器系统架构 | 第26-30页 |
| 2.2.1 TILE_GX36系统架构 | 第27-28页 |
| 2.2.2 单内核结构 | 第28-29页 |
| 2.2.3 动态分布高速缓存 | 第29-30页 |
| 2.3 服务器平台的硬件设计 | 第30-35页 |
| 2.3.1 ATCA处理板 | 第30-32页 |
| 2.3.2 通信硬件设备 | 第32页 |
| 2.3.3 存储部分 | 第32-33页 |
| 2.3.4 对外接口 | 第33-34页 |
| 2.3.5 整体设计 | 第34-35页 |
| 2.4 小结 | 第35-36页 |
| 第三章 去雾算法以及去雾效果的判定 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 基于暗通道先验原理的单图片去雾算法简介 | 第36-41页 |
| 3.2.1 背景 | 第36-37页 |
| 3.2.2 暗原色先验原理 | 第37页 |
| 3.2.3 基于暗原色先验原理去雾 | 第37-39页 |
| 3.2.4 使用导引滤波优化透射率 | 第39-40页 |
| 3.2.5 图像去雾算法比较 | 第40-41页 |
| 3.3 图像质量的评估方法 | 第41-44页 |
| 3.3.1 主观评估方法 | 第42-43页 |
| 3.3.2 客观评估方法 | 第43-44页 |
| 3.4 小结 | 第44-46页 |
| 第四章 视频去雾高性能并行处理系统实现 | 第46-70页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 系统实现功能简介 | 第46页 |
| 4.3 并行系统的硬件架构设计 | 第46-49页 |
| 4.4 高性能并行处理系统软件框架设计 | 第49-61页 |
| 4.4.1 系统外部通信的具体设计与实现 | 第50-56页 |
| 4.4.2 系统任务线程的调度 | 第56-57页 |
| 4.4.3 系统的内存管理设计 | 第57-61页 |
| 4.5 视频去雾高性能计算的具体流程 | 第61-66页 |
| 4.5.1 PC发端的数据流程 | 第61-62页 |
| 4.5.2 CPU0的数据流程 | 第62-64页 |
| 4.5.3 CPU3的数据流程 | 第64-66页 |
| 4.5.4 PC收端数据流程 | 第66页 |
| 4.6 基于TILE_GX36众核处理器对去雾算法的优化 | 第66-68页 |
| 4.6.1 C++语言级的优化 | 第67页 |
| 4.6.2 基于TILE_GX36众核处理器内核硬件的工程编译优化 | 第67-68页 |
| 4.7 小结 | 第68-70页 |
| 第五章 视频去雾系统性能测试 | 第70-76页 |
| 5.1 测试环境 | 第70页 |
| 5.2 测试用例介绍 | 第70-71页 |
| 5.3 软件测试 | 第71-74页 |
| 5.3.1 去雾效果测试 | 第71-72页 |
| 5.3.2 去雾速度测试 | 第72-74页 |
| 5.4 硬件测试 | 第74-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 全文总结 | 第76-77页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
