| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 本文的主要研究内容以及研究现状 | 第9页 |
| 1.3 本文的研究重点 | 第9-10页 |
| 1.4 本文结构 | 第10-11页 |
| 第2章 基于多核集群的并行技术 | 第11-17页 |
| 2.1 多核集群的体系架构 | 第11-12页 |
| 2.2 MPI并行编程模型 | 第12-14页 |
| 2.2.1 MPI的运行机制 | 第12页 |
| 2.2.2 MPI的通信机制 | 第12-13页 |
| 2.2.3 MPI并行程序设计 | 第13-14页 |
| 2.3 OpenMP并行编程模型 | 第14-16页 |
| 2.3.1 OpenMP并行执行模型 | 第14-15页 |
| 2.3.2 OpenMP并行程序设计 | 第15页 |
| 2.3.3 OpenMP任务调度 | 第15-16页 |
| 2.4 Hybrid并行编程模型 | 第16页 |
| 2.5 小结 | 第16-17页 |
| 第3章 图像拼接的关键步骤 | 第17-20页 |
| 3.1 图像的获取 | 第17页 |
| 3.2 图像的预处理过程 | 第17-18页 |
| 3.3 基于特征点的图像配准 | 第18页 |
| 3.4 图像的融合 | 第18-19页 |
| 3.4.1 直接平均法 | 第18页 |
| 3.4.2 加权平均法 | 第18-19页 |
| 3.4.3 其他图像融合方法 | 第19页 |
| 3.5 小结 | 第19-20页 |
| 第4章 基于SIFT算法的图像拼接算法与并行化设计 | 第20-31页 |
| 4.1 SIFT特征点提取算法 | 第20-26页 |
| 4.1.1 尺度空间下的极值检测 | 第20-21页 |
| 4.1.2 高斯尺度空间 | 第21-22页 |
| 4.1.3 构建差分高斯金字塔 | 第22-23页 |
| 4.1.4 差分金字塔内的局部极值检测 | 第23-26页 |
| 4.2 特征点方向确定 | 第26页 |
| 4.3 特征点描述子 | 第26页 |
| 4.4 特征点匹配 | 第26-27页 |
| 4.5 基于SIFT算法的图像配准算法并行化设计 | 第27-30页 |
| 4.5.1 SIFT特征点提取与匹配的同步并行 | 第28页 |
| 4.5.2 基于SMP集群的层次分块策略 | 第28-29页 |
| 4.5.3 SIFT特征点的传输优化 | 第29-30页 |
| 4.6 小结 | 第30-31页 |
| 第5章 基于Hybrid编程模型的图像拼接并行算法的实现 | 第31-43页 |
| 5.1 图像数据的层次划分与分配 | 第31-34页 |
| 5.2 基于非阻塞发送的节点通信优化 | 第34-38页 |
| 5.3 基于OpenMP多线程的特征点并行提取 | 第38-41页 |
| 5.3.1 节点内图像块的再划分 | 第38-39页 |
| 5.3.2 基于异步通信的任务调度优化 | 第39-41页 |
| 5.4 小结 | 第41-43页 |
| 第6章 实验结果与并行算法分析 | 第43-49页 |
| 6.1 实验环境 | 第43页 |
| 6.2 实验方案设计 | 第43页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 6.4 小结 | 第48-49页 |
| 第7章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |