基于各向异性扩散方程的多层次并行图像去噪

摘要：

针对利用各向异性扩散方程的去噪模型在求解中存在计算量大、耗时长、影响实时性等缺点,本文充分利用并行知识,提出了有效的解决方案.即基于各向异性扩散去噪模型,设计工作站机群平台,对噪声图像进行条状重叠的数据划分,以便实现算法节点内与节点间的两级并行策略:在机群结点内部采用共享内存结构,机群节点间采用分布内存结构,以二者的最优结合实现并行的层次结构化,从而得到一种高效的多层次并行图像去噪算法.实验结果表明,在基于混合模型的并行环境下,该算法能在一定程度上提高原算法的计算效率,不仅有效地缩短了运行时间,而且仍能获得与其相当的图像去噪质量.

关键词：图像去噪、各向异性扩散方程、机群、并行算法、混合模型

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市科委基金资助项目CST2005BB0061,KJ070514

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-51,66