武汉工程大学图像处理与智能控制研究室, 湖北 武汉 430205
针对现有图像去模糊算法过于依赖PC平台,应用领域受到极大限制,且存在快速性、实用性难以保证等问题,提出了基于ARM Cortex-A9多核平台的多视点图像去模糊算法移植与优化方法,实现了ARM多核平台的多视点图像去模糊。该方法针对算法中的耗时模块,结合NEON指令优化和OpenMP多核优化两种并行优化策略,最大程度地减少算法耗时。实验结果表明,在ARM多核平台上,优化后的图像去模糊算法满足快速性要求,且对模糊图像的去模糊效果良好,具备实际应用价值。
多视点 去模糊 多核 NEON指令集 并行操作 multi-view deblurring multi-core NEON parallel process
武汉工程大学 图像处理与智能控制实验室, 武汉 430205
针对大视场线阵CCD图像不均匀现象,提出了一种基于图像像素灰度补偿的均匀化方法.首先分析并计算线形目标上不同坐标位置的微小面元在线阵CCD 上产生的辐射照度,并由此推导线阵CCD 面元上不同像素灰度值与中心像素灰度值之间的关系,进而建立大视场线阵CCD 像面上像素的灰度补偿模型,实现大视场线阵CCD图像快速均匀化的目的.对大量线阵CCD 采集的高速路面图像进行了处理,结果表明我们提出的方法具有较强的可行性、鲁棒性和实用性.
大视场线阵CCD 光辐照度 像素灰度补偿模型 图像灰度均匀化 wide field line CCD optical radiation luminosity pixel gray value compensation model image gray
大连理工大学机械工程学院CAD与网络技术研究所， 辽宁 大连 116024
为提高计算速度，复杂网格模型操作处理中的仿射变换计算被移植到具有可编程能力的GPU上实现。在并行计算中，每个线程计算一个顶点的k 邻域权重值和坐标变换，多个线程同时执行。经过对线程结构安排、设备存储器分配等的优化，充分发挥GPU并行运算性能。实验结果表明，GPU加速计算对大规模网格顶点仿射变换的处理得到了较好的加速效果。
图形处理器 并行计算 三维网格变形 仿射变换 graphic processing unit parallel computing 3D mesh deformation affine transformation
