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题目：在图像中的应用研究
一.研究背景、概况及意义
1.研究背景
随着科学技术的飞速发展,越来越多的大规模科学和工程计算问题对计算机的速度提出了非常高的要求。在图像处理方面,大规模的地形、神经网络计算及其他计算量大的任务都需要计算机具有强大的计算性能。近年来,微处理器的性能不断提高,高速局域网的不断发展,可以利用相对廉价的微机通过高速局域网构建高性能的并行集群计算系统。与传统的超级计算机相比,并行集群计算系统具有较高的性价比和良好的可扩展性,可以满足不同规模的大型计算问题。
在数字图像处理中，图像匹配是根据已知一幅图像在陌生图像中寻找对应子图像的过程，它在计算机视觉、航空遥感、医学图像、飞行器制导等领域具有广泛的应用。目前，图像匹配算法很多，基于匹配算法简单、精度高，但计算量大、对旋转形变等敏感。基于特征匹配方法计算量小，对灰度变化、形变及遮挡等有较好的适应性，但它取决于特征提取的质量，匹配精度不是很理想。基于神经网络和遗传算法具有良好的并行性和非线性全局作用，良好的容错和记忆能力，但计算代价高、参数选取对结果影响大。其中经典的灰度相关算法具有匹配精度高，易于硬件实现等特点，但计算量大、速度慢，应用受到限制。现今针对灰度相关匹配改进的算法较多，如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。随着近几年硬件的飞速发展，使得传统的大型工作站可由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间，成为图像处理中的一种重要手段。本文基于灰度相关匹配进行并行化处理、改进，提高运算速度。
2.国内外研究概况
目前， MPI(Message Passing Interface) 是比较流行的并行计算开发环境之一。MPI是一个并行计算消息传递接口标准,由MPI论坛(MPI Forum)推出,制定该标准的目的是提高并行程序的可移植性和开发效率。MPI论坛是由欧美主要的并行计算机生产商、大学、政府实验室和工厂研究人员组成的一个非官方组织。MPI论坛在1994年6 月正式推出了MPI的第一个版本MPI1.0,又于1995 年6 月推出了MPI1.1,对原有的版本进行了修改、完善和补充。1997年7月推出的MPI2.0版本中,又加入了远程存储访问、并行I/O、动态进程管理等内容。MPI现在已经成为产业界广泛支持的并行计算标准。