| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容与创新 | 第18-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 并行编程模型、图像去噪和特征选择 | 第21-31页 |
| 2.1 Intel MIC架构 | 第21-22页 |
| 2.2 MIC的应用模式 | 第22-23页 |
| 2.3 并行编程模型 | 第23-28页 |
| 2.3.1 OpenMP编程模型 | 第23-25页 |
| 2.3.2 OpenCL编程模型 | 第25-28页 |
| 2.4 图像去噪 | 第28-29页 |
| 2.5 特征选择 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于OpenMP和OpenCL的并行非局部均值去噪算法性能研究 | 第31-51页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 非局部均值去噪算法 | 第31-32页 |
| 3.3 基于OpenMP和OpenCL的并行非局部均值去噪算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 串行非局部均值去噪算法分析 | 第32-33页 |
| 3.3.2 对于图像边缘像素的扩展预处理 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于OpenMP的并行非局部均值去噪算法实现 | 第34-36页 |
| 3.3.4 基于OpenMP的并行非局部均值去噪算法优化 | 第36-37页 |
| 3.3.5 基于OpenCL的并行非局部均值去噪算法实现 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-49页 |
| 3.4.1 实验数据与实验环境描述 | 第38-39页 |
| 3.4.2 算法有效性验证 | 第39-42页 |
| 3.4.3 不同的搜索窗和相似窗取值对并行算法性能的影响 | 第42-43页 |
| 3.4.4 基于OpenMP的并行非局部均值去噪算法性能 | 第43-47页 |
| 3.4.5 基于OpenCL的并行非局部均值去噪算法性能 | 第47-48页 |
| 3.4.6 基于OpenMP和OpenCL的并行算法性能分析 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于OpenMP和OpenCL的并行免疫优势克隆选择算法性能研究 | 第51-69页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 免疫优势克隆选择算法 | 第51-55页 |
| 4.3 基于OpenMP和OpenCL的并行免疫优势克隆选择算法 | 第55-60页 |
| 4.3.1 基于OpenMP的并行免疫优势克隆选择算法实现 | 第55-58页 |
| 4.3.2 基于OpenCL的并行免疫优势克隆选择算法实现 | 第58-60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-68页 |
| 4.4.1 实验数据与实验环境描述 | 第60-62页 |
| 4.4.2 算法有效性验证 | 第62-64页 |
| 4.4.3 基于OpenMP的并行免疫优势克隆选择算法性能 | 第64-66页 |
| 4.4.4 基于OpenCL的并行免疫优势克隆选择算法性能 | 第66-67页 |
| 4.4.5 基于OpenMP和OpenCL的并行算法性能分析 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
