基于CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)下影像并行分割算法的研究的開題報(bào)告

基于CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)下影像并行分割算法的研究的開題報(bào)告一、選題背景圖像分割算法是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的核心算法之一，它的主要目標(biāo)是將一幅數(shù)字圖像劃分成若干個(gè)互不重疊的區(qū)域（即分割），使得每個(gè)區(qū)域內(nèi)具有相似的顏色、紋理、亮度或其他圖像屬性，從而提取出圖像中的有用信息。影像分割在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星遙感圖像、工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)、植物檢測(cè)、衛(wèi)星圖像目標(biāo)識(shí)別等。當(dāng)前，基于CPU的影像分割算法已經(jīng)相對(duì)成熟，在處理小規(guī)模圖像（例如千萬級(jí)別以下）時(shí)，表現(xiàn)出不俗的性能。但是隨著影像資源數(shù)量的增多，影像分割的數(shù)據(jù)量也相應(yīng)地增加，對(duì)分割算法性能的要求越來越高。在此基礎(chǔ)上，采用GPU加速技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)影像分割算法的高效優(yōu)化。GPU具有大規(guī)模數(shù)據(jù)并行處理的能力，可以充分發(fā)揮高并行性的優(yōu)勢(shì)，加快圖像分割算法的速度。目前，CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)的構(gòu)建已經(jīng)成為一種常見的加速技術(shù)，CPU負(fù)責(zé)序列和控制操作，而GPU主要負(fù)責(zé)計(jì)算密集型操作，通過兩者的協(xié)同作用，提高系統(tǒng)性能，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。因此，本文擬研究基于CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)下影像并行分割算法的優(yōu)化問題，以提高分割算法的處理速度和效率。二、研究?jī)?nèi)容1.分析影像分割算法原理，確定分割算法的優(yōu)化方向。2.研究GPU加速技術(shù)，包括如何充分發(fā)揮GPU的計(jì)算性能，如何利用GPU并行處理影像分割算法。3.探索CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)的搭建方法，分析CPU與GPU的分工與協(xié)作方式，優(yōu)化系統(tǒng)性能。4.設(shè)計(jì)影像并行分割算法，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。5.分析優(yōu)化算法的效果及影響因素，提出進(jìn)一步的優(yōu)化方案。三、研究方法1.文獻(xiàn)調(diào)研：了解當(dāng)前影像分割算法的研究進(jìn)展，分析分割算法的優(yōu)化方向和存在的問題。2.算法設(shè)計(jì)：基于GPU加速技術(shù)和CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)的構(gòu)建，設(shè)計(jì)影像并行分割算法。3.編程實(shí)現(xiàn)：使用CUDA編程語言在異構(gòu)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)算法。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：選取典型圖像分割實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，比較優(yōu)化算法的處理速度和效率，并對(duì)算法的改進(jìn)效果進(jìn)行評(píng)估。5.結(jié)果分析：分析優(yōu)化算法的處理速度和效率的影響因素，提出算法優(yōu)化方案并總結(jié)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)結(jié)果。四、研究意義本研究旨在探究基于CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)下影像并行分割算法的優(yōu)化問題，將會(huì)對(duì)以下方面帶來一定的研究意義：1.提高影像分割算法的處理速度和效率，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。2.拓展GPU在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用，掌握GPU在分割算法中的優(yōu)化技術(shù)，提高算法的速度。3.對(duì)于工業(yè)界和醫(yī)療界有著實(shí)際應(yīng)用意義，例如衛(wèi)星目標(biāo)識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像識(shí)別以及環(huán)保領(lǐng)域應(yīng)用等。五、進(jìn)度安排第一階段（2022.3-2022.5）：完成文獻(xiàn)調(diào)研和算法設(shè)計(jì)，并完成初步實(shí)驗(yàn)。第二階段（2022.6-2022.8）：編寫CUDA程序并進(jìn)行測(cè)試，完成GPU性能優(yōu)化。第三階段（2022.9-2022.11）：在CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)優(yōu)化算法，完成大規(guī)模實(shí)驗(yàn)測(cè)試和分析。第四階段（2022.12-2023.1）：撰寫學(xué)位論文并完成論文答辯。六、參考文獻(xiàn)[1]R.Zhang,Y.Hu,FYu,H.Chen.GPU-acceleratedMoran'sIcalculationforlargerasterdatasets[J].EnvironmentalModelling&Software,2020,133.[2]M.Kryczka,P.Orlowski,J.Zaj?c,L,Danielewski.ParallelprocessingofimagesegmentationalgorithmusingOpenCL/CUDAonheterogeneoussystems[J].PrzegladElektrotechniczny,2014,90(11).[3]X.Li,H.Li,C.Jin.Parallelizationofimagesegmentation