| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 计算机视觉 | 第13页 |
| 1.1.2 图像检测 | 第13-14页 |
| 1.2 目标检测的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 广义霍夫变换算法的原理及应用 | 第19-29页 |
| 2.1 霍夫变换 | 第19-23页 |
| 2.1.1 直线检测 | 第19-20页 |
| 2.1.2 圆形检测 | 第20-22页 |
| 2.1.3 霍大变换的应用 | 第22-23页 |
| 2.2 广义霍夫变换算法原理 | 第23-25页 |
| 2.3 广义霍夫变换算法进行多目标检测计数 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 广义霍夫变换算法并行优化 | 第29-39页 |
| 3.1 GPU简介 | 第29-31页 |
| 3.1.1 GPU发展历程 | 第29-30页 |
| 3.1.2 GPU体系结构 | 第30-31页 |
| 3.2 算法优化研究现状 | 第31-32页 |
| 3.3 并行优化实现 | 第32-38页 |
| 3.3.1 广义霍夫变换算法流程 | 第32-33页 |
| 3.3.2 GPU线程结构与原子访问 | 第33-34页 |
| 3.3.3 常量存储器的使用 | 第34-35页 |
| 3.3.4 纹理存储器的使用 | 第35-36页 |
| 3.3.5 共享存储器与全局存储器的合理使用 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 广义霍夫变换算法在Hadoop平台上的应用 | 第39-51页 |
| 4.1 Hadoop简介 | 第39-44页 |
| 4.1.1 Hadoop发展历程 | 第39-40页 |
| 4.1.2 Hadoop系统架构 | 第40-41页 |
| 4.1.3 MapReduce体系架构 | 第41-44页 |
| 4.2 Hadoop平台上算法流程 | 第44-46页 |
| 4.2.1 Hadoop平台上的图像处理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 广义霍夫变换算法实现 | 第45-46页 |
| 4.3 GPU优化算法实现 | 第46-50页 |
| 4.3.1 GPU+Hadoop研究现状 | 第46-47页 |
| 4.3.2 Hadoop性能提升验证 | 第47-48页 |
| 4.3.3 广义霍夫变换优化算法实现多图多目标检测 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验与分析 | 第51-59页 |
| 5.1 实验环境 | 第51-52页 |
| 5.2 Hadoop平台搭建 | 第52-53页 |
| 5.3 实验测试与分析数据 | 第53-58页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第53-54页 |
| 5.3.2 GPU算法优化实验 | 第54-56页 |
| 5.3.3 Hadoop平台应用的实验方法 | 第56-57页 |
| 5.3.4 Hadoop平台上算法优化实验 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第59页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第67页 |