气动湍流退化图像并行模式校正方法研究

来源 :第十四届全国图象图形学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangxfg
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文对双重循环迭代图像复原校正算法的计算流程进行了分析,将算法的串行计算模式转换为并行计算模式,提出了基于并行计算模式的多节点并行处理方法.成功地实现算法的并行计算模式到多节点并行结构的有效映射,对算法的程序代码进行了有效移植,在多DSP系统上运行通过.实验结果表明,本文提出的并行校正方法有效,提高了图像复原处理帧频数.
其他文献
随着视频编码和传输技术的发展,视频监控已进入数字网络监控时代.本文设计了一种基于CDMA1X的无线视频监控系统,其利用TMS320DM642对视频进行x264算法压缩,并通过无线CDMA1X网络将码流发送到监控端,监控端对码流进行实时播放以达到监控目的.本文介绍了系统的三个模块——视频采集和处理、无线传输、监控端服务器的具体实现,并对系统作了测试总结.
P2P网络具有可扩展性灵活、传输效率高、容错性良好的特点.已被广泛应用于媒体数字内容的共享和分发;但与此同时,其高效性也便捷了盗版数字内容的传播,侵害了版权所有者的利益,阻碍了数字产业的发展.如果既要利用P2P架构便捷的分发内容,又要运用安全机制控制内容的访问,搭建支持数字版权管理的P2P内容分发系统将是行之有效的方法.而若将传统的C/S结构的版权管理体系直接植入现有的P2P架构,会影响P2P架构
本文设计了一种基于关键词识别和主题检测的智能家庭普适计算系统.它是把自然语言处理中的关键词识别和主题检测技术与普适计算相结合完成的系统,它就像一个智能机器人一样,第一时间内从用户的话语中了解到用户的真正意图,依照用户意图为用户提供恰当的服务.系统通过捕捉用户话语中的关键词,利用主题检测技术锁定用户的意图和情绪,针对用户的意图联合普适家庭设备实现该系统的功能.如系统检测到王先生的话语主题为"足球",
数字视频质量评估在视频压缩、处理以及视频通信领域中起着十分重要的作用.最近Guan-Hao Chen在Zhou Wang提出的MSSIM方法基础上,提出了一种基于边缘结构失真的测量方法(ESSIM),但是这种方法不能够很好的直接应用到视频领域.本文就人类视觉系统(HVS)做了一定的研究,提出了一种考虑人眼视觉特性,结构信息和根据运动信息进行场景分类的视频质量评价方法(SISD).实验结果表明,在压
本文提出了一种通用的全景图像的展开与矫正方法.该方法首先获得标定板上特征点与摄像机坐标系原心的连线与摄像机坐标系的XOY平面的夹角和特征点对应像素点到图像中心的距离之间的非线性关系,再用泰勒展开式将这种非线性关系展开,最后通过最小二乘法求解展开式的系数.通过这些系数就可以将全景图像无畸变的展开.
文章针对医学影像图像三维处理的实时体绘制速度慢的问题,详细描述了基于多线程的体绘制可视化算法实现方案.并根据算法消耗的时间进行进程调度和计算任务分配,对不同的进程,采用负载平衡策略,加速绘制可视化的过程.同时,根据绘制对象光线投射的原理,即RAYCASTIBNG算法,来动态分配显示屏幕,以加速可视化的显示过程.为了加速实现绘制的计算和可视化,我们提出了基于分布进程的客户/服务器计算模式和基于多线程
针对传统融合模型的不足,提出了利用区域方向对比度能量信息的图像融合新模型(RDCE),该模型不但结合了人眼的视觉特性,而且对传统的低频处理方法提出了不同的思想.基于该融合模型,提出一种基于小波变换的多光谱图像和全色图像融合新方法,算法首先通过IHS变换将多光谱图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用小波变换和区域方向对比度能量信息融合模型将Ⅰ分量图像与全色图像进行融合,然后用得到的灰度融合图
Envisat ASAR传感器具有同时获取双极化数据的能力.本文介绍了Envisat ASAR影像的处理,并讨论了如何将多时相的2005年ASAR双极化影像用于福州地区水稻的监测.这里ASAR影像的处理包括:影像定标、影像校正、斑点去噪,以及对数运算.基于差值影像和阂值提取,利用三个时相的ASAR影像对福州地区的水稻进行提取.结果表明,本文介绍的ASAR影像处理流程和专题应用对于我国南方地区水稻的
本文在黄河流域湿地遥感调查与监测课题研究基础上,利用ETM+遥感影像分别针对黄河源区内湖泊、河流、沼泽等不同类型的湿地进行信息自动提取方法的研究,并进一步对比分析,通过准确率和漏提率来分析其效果,以加强湿地遥感监测研究的准确性和可靠性,为湿地的保护、治理和管理提供科学依据.
本文提出了一种在夜间会车照片中对汽车前车灯照明区域的识别方法.此方法先对图像进行预处理,阈值分割采用对灰度直方图先进行平滑处理再结合小波变换并取部分极小值点来得到多闽值进行图像分割,然后通过对分割后的所有区域进行几何特征分析来筛选出疑似目标区域,最后通过Hough变换对这些筛选区域进行再检测来完成目标识别.实验表明,该算法具有较强鲁棒性,误识率低.