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基于HyperX的受噪声污染图像的边缘检测算法的并行实现
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-24页
    1.1 引言第16页
    1.2 课题研究背景及现状第16-17页
        1.2.1 图像边缘检测的发展第16-17页
        1.2.2 图像并行处理意义第17页
    1.3 微处理器的发展第17-20页
        1.3.1 单核处理器的发展第18页
        1.3.2 多核处理器的发展第18-19页
        1.3.3 多核处理器的技术优势第19-20页
    1.4 国内外研究现状第20-21页
    1.5 论文章节安排第21-24页
第二章 基于双边滤波对Canny算法的改进第24-34页
    2.1 引言第24页
    2.2 经典边缘提取算法简介第24-25页
    2.3 基于双边滤波的Canny算法实现第25-29页
        2.3.1 预处理双边滤波算法原理第25-26页
        2.3.2 Canny算法的原理第26-28页
        2.3.3 双边滤波和Canny算法的结合第28-29页
    2.4 测试结果和结论第29-32页
        2.4.1 测试结果统计第29-31页
        2.4.2 评价方法和测试结论第31-32页
    2.5 本章小结第32-34页
第三章 HyperX高性能并行平台简介第34-48页
    3.1 引言第34-41页
        3.1.2 处理单元PE的结构第35-36页
        3.1.3 存储单元DMR的结构第36-41页
    3.2 HyperX软件平台模拟设计介绍第41-43页
        3.2.1 FAST设计流程第41-42页
        3.2.2 HyperX平台软件基本结构第42-43页
    3.3 HyperX软件模拟平台配置文件介绍第43-46页
        3.3.2 第一阶段:预编译第44-45页
        3.3.3 第二阶段:布局视图第45-46页
        3.3.4 第三阶段:仿真设计第46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 边缘提取算法整体框架的结构设计第48-66页
    4.1 引言第48页
    4.2 系统框架设计流程第48-59页
        4.2.1 架构设计中的并行机制第48-51页
        4.2.2 架构设计中的数据分配和边界扩展第51-53页
        4.2.3 架构设计中的数据分发接收机制第53-57页
        4.2.4 数据写回DDR的控制第57-58页
        4.2.5 架构设计中PE、DMR等信息的配置第58-59页
    4.3 HyperX平台下的双边滤波算法并行实现第59-63页
        4.3.1 双边滤波的FAST设计流程第60-62页
        4.3.2 平台关于双边滤波的配置文件设置第62-63页
    4.4 HyperX平台下Canny算法的并行设计第63-64页
        4.4.1 Canny算法的FAST流程设计第63-64页
        4.4.2 平台中Canny算法配置文件的设置第64页
    4.5 本章小结第64-66页
第五章 边缘检测算法并行实现的实验结果第66-72页
    5.1 测试环境介绍第66页
    5.2 测试图像分割介绍第66页
    5.3 测试内容第66-67页
        5.3.1 系统正确性测试第66页
        5.3.2 系统效率性测试第66-67页
    5.4 测试结果第67-70页
    5.5 测试结论第70-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 研究工作总结第72-73页
    6.2 未来工作展望第73-74页
参考文献第74-76页
致谢第76-78页
作者简介第78-79页

 
论文编号BS2554316,这篇论文共79
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