基于openmp加速的非局域正則化去噪算法的并行研究

《基于openmp加速的非局域正則化去噪算法的并行研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、－－＾．ｒ＾ＴＩ＾圓＾．－．．；．廠；．ｒ刻?。崳姡ィ蓿信I一＿．．ＩＶ＾；分類號薩也／：－Ｉ：鴦ｆ皆為義聲識？碩±學(xué)位論文事：識Ｖ矜冶（專業(yè)學(xué)位）禱■’。獻雇－＇：一ｔ：試基于ＯｐｅｎＭＰ加速的非局域正則化去噪算法的并行研究１：ｍ戶，—：護麵Ｐ：原冷擊．．＇－疋＇起＼專業(yè)學(xué)位領(lǐng)域：計算機技術(shù)＇、１：專業(yè)學(xué)位類別背：：工程碩±申請人：張喜梅，＾指導(dǎo)教師：楊偉副教授／Ｉ二。－…月藝美．禱－＇．．知Ｖ參．

2、，如若委＾險＂—葬肉＿；肥遽庭，；ParallelResearchonNonLocalRegularizationDenoisingAlgorithmBasedonOpenMPAccelerationADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringByZhangXimeiSupervisor:A.P.Ya

3、ngWeiMay,2016關(guān)于學(xué)位論文獨創(chuàng)聲明和學(xué)術(shù)誠信承巧本人向河南大學(xué)提出碩去學(xué)位申請。本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立完成的，對所研究的課題有新的見解。據(jù)我所知，除文中特別加＾說明、標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包括其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括其他人為獲得任何教育一、科研機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我同工作的同事對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。在此本人鄭重承諾：所呈交的學(xué)位論文不存在舞弊作偽行為，文責(zé)自負。學(xué)位申請人（學(xué)位論

4、文作者）簽名：張養(yǎng)碼２０１《年女月？０曰關(guān)于學(xué)位論文著作權(quán)使用授權(quán)書本人經(jīng)河南大學(xué)審核批準(zhǔn)授予碩去學(xué)位。作為學(xué)位論文的作者，本人完全了解并同意河南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的要求，即河南大學(xué)有權(quán)向國家圖書館、科研信怎機構(gòu)、數(shù)據(jù)收集機構(gòu)和本校圖書館等提供學(xué)位論文（紙質(zhì)文本和電子文本）Ｗ供公眾檢索、查閱。本人授權(quán)河南大學(xué)出于宣揚、展覽學(xué)校學(xué)術(shù)發(fā)展和進行學(xué)術(shù)交流等目的，可ｋ乂采取影印、縮印、擔(dān)描和拷貝等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文（紙質(zhì)文本和電子文本）。（渉及保密內(nèi)容的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）

5、張／學(xué)位獲得者：％（學(xué)位論文作者）簽名每位論文２０１（年列？〇曰學(xué)指導(dǎo)教師簽名：２０１（年ｒ月曰摘要隨著科學(xué)技術(shù)的進步和發(fā)展，圖像應(yīng)用涵蓋社會生活的各個方面，圖像處理技術(shù)也不斷完善。但是，圖像在生成、傳輸過程中無法避免會受到成像設(shè)備和內(nèi)外環(huán)境的影響而滲入噪聲，造成圖像模糊，質(zhì)量下降。面對被噪聲污染的圖像，去噪成為圖像處理領(lǐng)域重要的研究課題。從早期的基于空域和頻域的去噪算法發(fā)展到目前的基于非局域的去噪算法，去噪效果愈來愈好。特別是非局域均值去噪算法、加權(quán)核范數(shù)最小化去噪算法、基于局部像素分組的主成分分析去噪算

6、法等非局域去噪算法的出現(xiàn)，展示出非局域正則化去噪算法強大的去噪能力。但是，非局域正則化去噪算法在算法設(shè)計上存在大量的嵌套循環(huán)導(dǎo)致算法運算量大，復(fù)雜度高，因此去噪的速度很慢。針對這一問題，本文提出一種基于OpenMP的并行加速方法，對非局域正則化去噪算法進行改進，旨在縮短原算法的運行時間。主要的研究內(nèi)容有：(1)本文闡述圖像去噪的相關(guān)技術(shù)，包括峰值信噪比，結(jié)構(gòu)相似性以及去噪中常用到的奇異值分解和特征值分解等算法。分析圖像去噪領(lǐng)域中具有代表性的非局域正則化去噪算法和算法中存在的問題，并由此引入OpenMP并行編程技術(shù)，介紹了Ope

7、nMP相關(guān)技術(shù)和并行方法。(2)提出一種基于OpenMP加速的非局域正則化去噪算法，解決了原算法運行時間長，去噪速度慢的問題。該算法使用并行策略對原算法中存在大量嵌套循環(huán)的關(guān)鍵功能進行改進，用并行計算代替串行運算，充分利用本地計算機的計算資源，縮短運行時間。實驗表明該方法在保證去噪效果的同時，算法的運行時間相比原算法有了大幅度的縮減。綜上所述，本文以非局域正則化去噪算法存在的問題為著眼點，引入OpenMP的并行模式對算法進行加速。通過對算法中的關(guān)鍵功能，如塊匹配算法和矩陣分解算法進行并行改進，大大縮短了算法的運行時間、提高了算

8、法的運行效率。關(guān)鍵詞：圖像去噪，OpenMP，非局域去噪算法，并行IAbstractWiththedevelopmentandprogressofscienceandtechnology,imageapplicationcoversallaspectsofsociallife