面向可重构处理器的图像处理算子调度技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 可重构处理器的发展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 图像拼接算子调度技术 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和意义 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 可重构处理器的特征 | 第15-40页 |
| 2.1 可重构并行架构 | 第15-21页 |
| 2.1.1 可重构计算阵列 | 第16-18页 |
| 2.1.2 数据存储器 | 第18-19页 |
| 2.1.3 可配置ALU | 第19-21页 |
| 2.2 可重构处理器的并行层级 | 第21-26页 |
| 2.2.1 配置行迭代 | 第22-23页 |
| 2.2.2 处理单元迭代 | 第23-24页 |
| 2.2.3 可重构阵列迭代 | 第24-25页 |
| 2.2.4 PEA并行 | 第25-26页 |
| 2.3 并行调度技术 | 第26-34页 |
| 2.3.1 指令级调度 | 第27-28页 |
| 2.3.2 循环级调度 | 第28-30页 |
| 2.3.3 任务级调度 | 第30-32页 |
| 2.3.4 可重构算子调度 | 第32-34页 |
| 2.4 算子调度和编程 | 第34-40页 |
| 2.4.1 配置系统的语法 | 第34-38页 |
| 2.4.2 调度和编程实例 | 第38-40页 |
| 第3章 图像处理算子的调度 | 第40-63页 |
| 3.1 双路视频拼接方法 | 第40-46页 |
| 3.1.1 边缘特征提取 | 第41-42页 |
| 3.1.2 特征点提取 | 第42-43页 |
| 3.1.3 特征点匹配 | 第43-45页 |
| 3.1.4 图像融合 | 第45-46页 |
| 3.2 改进的图像拼接方法 | 第46-55页 |
| 3.2.1 改进的特征点检测算法 | 第46-49页 |
| 3.2.2 描述符匹配方法 | 第49-50页 |
| 3.2.3 改进的图像拼接方法 | 第50-55页 |
| 3.3 拼接算子的调度和映射 | 第55-63页 |
| 3.3.1 Harris算子 | 第55-57页 |
| 3.3.2 NCC算子 | 第57-60页 |
| 3.3.3 RANSAC算子 | 第60-61页 |
| 3.3.4 LoG算子 | 第61-63页 |
| 第4章 实验结果和分析 | 第63-75页 |
| 4.1 图像拼接算法功能评测 | 第63-67页 |
| 4.1.1 特征点检测算法 | 第63-64页 |
| 4.1.2 粗匹配算法 | 第64-65页 |
| 4.1.3 精匹配算法 | 第65页 |
| 4.1.4 融合算法 | 第65-67页 |
| 4.2 算法的串并行性能评测 | 第67-75页 |
| 4.2.1 Harris的串并行性能 | 第67-68页 |
| 4.2.2 NCC的串并行性能 | 第68-70页 |
| 4.2.3 RANSAC的串并行性能 | 第70-72页 |
| 4.2.4 LoG的串并行性能 | 第72-75页 |
| 第5章 总结和展望 | 第75-77页 |
| 5.1 总结 | 第75-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
