华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074
介绍了MPI并行计算的基本概念和并行计算集群的实现,着重论述了图像处理算法的并行实现方法.列举了提高并行算法效率的一些措施.在并行计算集群上实现了灰度相关匹配算法和快速傅里叶变换算法,对它们的实验结果进行了分析和对比,通过实验数据说明了并行计算通信量和并行计算效率的关系,提出了并行计算在图像处理方面的适用范围.
消息传递接口 并行计算 灰度相关 集群 快速傅里叶变换 Message passing interface Parallel-computing Intensity-based correlation Cluster FFT
华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074
在图像处理中，灰度相关匹配是一种应用广泛而有效的经典匹配定位算法，但相关匹配的计算量比较大，使得匹配速度很难满足实时的需要。文中给出了灰度相关匹配算法在数字信号处理器TMS320C6201上的一种快速实现方法。根据二维图像的存储特点，通过图像数据的展开优化了匹配计算的实现，在保证匹配精度的前提下减少了计算时间。
灰度相关 景象匹配 实时实现 数字信号处理器 Intensity-based correlation Scene image matching Real-timeimplementation Digital signal processor (DSP)
