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基于OpenCL的多曝光融合算法并行优化

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 论文的研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 多曝光融合算法研究现状第15-16页
        1.2.2 GPU并行计算研究现状第16-17页
    1.3 本文的主要研究内容和组织结构第17-18页
第二章 OpenCL并行优化研究和多曝光图像融合算法第18-36页
    2.1 OpenCL基本架构第18-23页
        2.1.1 OpenCL平台模型第18-19页
        2.1.2 OpenCL执行模型第19-20页
        2.1.3 OpenCL存储模型第20-21页
        2.1.4 OpenCL编程模型第21-22页
        2.1.5 OpenCL的执行流程第22-23页
    2.2 OpenCL并行优化第23-30页
        2.2.1 并行优化理论依据第23-24页
        2.2.2 OpenCL算法优化第24-25页
        2.2.3 全局内存优化第25-27页
        2.2.4 本地内存优化第27-29页
        2.2.5 其他优化第29-30页
    2.3 多曝光图像融合算法第30-36页
        2.3.1 高动态范围图像的合成与显示第31-32页
        2.3.2 图像融合性能评价方法第32-36页
第三章 基于金字塔分解的多曝光融合算法并行优化第36-58页
    3.1 基于金字塔分解的多曝光融合算法第36-43页
        3.1.1 RGB和HSI颜色空间的转换第36-39页
        3.1.2 基于HSI空间的金字塔分解多曝光融合算法第39-43页
    3.2 基于金字塔分解的多曝光融合算法并行优化第43-51页
        3.2.1 多曝光融合算法的并行分析第44-46页
        3.2.2 算法并行优化实现第46-51页
    3.3 实验结果分析第51-58页
第四章 基于传导滤波的多曝光融合算法并行优化第58-76页
    4.1 基于传导滤波的多曝光融合算法第58-63页
        4.1.1 传导图像滤波第58-61页
        4.1.2 基于传导滤波的多曝光图像融合第61-63页
    4.2 基于OpenCL的传导滤波多曝光融合算法并行优化第63-69页
        4.2.1 基于传导滤波的多曝光融合并行分析第63-64页
        4.2.2 算法并行优化实现第64-69页
    4.3 实验结果分析第69-76页
第五章 总结与展望第76-78页
    5.1 本文工作总结第76页
    5.2 未来工作展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
作者简介第84-85页

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