基于各向异性扩散方程的多层次并行图像去噪

作     者：郭静 田有先 GUO Jing;TIAN You-xian

作者机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 

出 版 物：《计算机工程与科学》 (Computer Engineering & Science)

年 卷 期：2010年第32卷第4期

页      面：49-51,66页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：重庆市科委基金资助项目(CST2005BB0061 KJ070514) 

主　　题：图像去噪 各向异性扩散方程 机群 并行算法 混合模型 

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。