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并行盲图像恢复技术

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-14页
 1.1 并行处理技术第7-8页
 1.2 盲图像恢复技术第8页
 1.3 课题来源与任务第8-9页
 1.4 国内外研究动态第9-12页
  1.4.1 并行处理研究动态第9-11页
  1.4.2 盲图像恢复研究动态第11-12页
 1.5 本文所做的工作第12页
 1.6 本文的组织结构第12-13页
 1.7 本章小结第13-14页
第二章 并行计算机系统第14-22页
 2.1 并行系统结构第14-18页
  2.1.1 单指令多数据流(SIMD)第14-15页
  2.1.2 并行向量处理器(PVP)第15-16页
  2.1.3 对称多处理器(SMP)第16页
  2.1.4 大规模并行处理器(MPP)第16-17页
  2.1.5 工作站集群(COW)第17页
  2.1.6 分布式共享存储器多处理器(DSM)第17-18页
  2.1.7 并行系统结构对比第18页
 2.2 并行算法模型第18-20页
  2.4.1 主从式模型第19页
  2.4.2 分治模型第19-20页
  2.4.3 流水线模型第20页
 2.3 性能指标第20-21页
 2.4 本章小结第21-22页
第三章 军用以太网集群图像处理系统第22-37页
 3.1 系统概述第22-24页
 3.2 并行编程环境第24-28页
  3.2.1 并行虚拟机(PVM)第24-25页
  3.2.2 消息传递接口(Message Passing Interface)第25-26页
  3.2.3 编程环境选择第26-28页
 3.3 负载均衡条件第28-32页
  3.3.1 问题描述及模型建立第28-29页
  3.2.2 定理及推导第29-31页
  3.2.3 负载均衡条件第31-32页
 3.4 图形用户界面第32-33页
 3.5 实验及结果第33-36页
  3.4.1 图像处理系统实验第33-34页
  3.4.2 负载均衡实验第34-36页
 3.6 本章小结第36-37页
第四章 盲图像恢复第37-47页
 4.1 数学模型第37-38页
 4.2 条件和特征第38-39页
 4.3 算法概述第39-46页
  4.2.1 零面分离算法(Zero Sheet Separation)第39-40页
  4.2.2 先验模糊辨识算法(APriori Blur Identification)第40页
  4.2.3 ARMA参数估计(ARMA Parameter Extraction)第40-43页
  4.2.4 非参数确定性限制(Nonparametrie Deterministic Constraints)算法第43-45页
  4.2.5 高阶统计量(High Order Statistics)算法第45-46页
 4.4 发展现状第46页
 4.5 本章小结第46-47页
第五章 并行 NAS-RIF盲恢复算法第47-53页
 5.1 算法原理第47-50页
 5.2 并行实现第50-51页
 5.3 实验与分析第51-53页
第六章 总结与展望第53-55页
 6.1 工作总结第53页
 6.2 研究展望第53-54页
 6.3 本章小结第54-55页
参考文献第55-58页
发表论文第58-59页
致谢第59-60页

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