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异构平台上的自适应图像处理统一编程框架的开题报告
一、题目
异构平台上的自适应图像处理统一编程框架
二、研究背景
随着计算机技术的不断发展和图像处理技术的日益成熟，图像处理已成为广泛应用于各行各业的技术之一。然而，目前大多数图像处理应用依赖于CPU进行计算，而随着大规模并行处理器和GPU的不断发展和普及，更高效的图像处理可通过异构平台实现。为了利用这种新型计算平台的力量，需要开发一种自适应且高效的编程框架，以实现跨异构平台的代码复用与可移植性。
三、主要研究内容
本文将从以下几个方面展开研究：
1.异构平台上的自适应编程模型
本论文将主要围绕异构计算平台上的并行图像处理程序编写展开研究，并在其中探讨如何建立自适应编程模型，以提高程序的执行效率和可移植性，并减少编程的复杂度。
2.图像处理算法优化
本文将研究一系列图像处理算法在异构平台上的优化方法，包括线性滤波、非线性滤波、形态学操作等等。研究优化算法需要考虑不同的并行化方法，并比较它们的执行效率和可扩展性。
3.异构平台上图像处理库的开发
本论文将探讨如何开发适用于异构计算平台的图像处理库，以便于图像处理应用程序的开发。本文将重点对图像处理库的设计、性能优化和可移植性方面进行研究。
四、研究意义
随着云计算、虚拟化和大数据等技术的普及，高效地利用异构计算平台可以有效提升图像处理应用程序的性能。本论文将研究在异构计算平台上的图像处理应用程序的编写方法，并对图像处理算法进行优化。通过研究本论文将有以下几个方面的意义：
1.提高图像处理应用程序的性能
本论文将研究一系列在异构计算平台上图像处理应用程序的编写，以提高程序的执行效率、减少等待时间。
2.提高图像处理程序的可移植性
本论文将研究一种自适应的编程模型，以实现跨异构平台的代码复用。这样能够减少代码重复编写的时间和精力。
3.为图像处理库的设计做出贡献
本论文将探讨如何开发适用于异构计算平台的图像处理库，以便于图像处理应用程序的开发。这将使图像处理库在异构计算平台上更加高效和灵活。
五、参考文献
1.PedroMarcuelloetal.：(2019)MAGMA:AProgrammingFrameworkforDenseLinearAlgebraonHeterogeneousSystems,ACMTransactionsonMathematicalSoftware.
2.LiuZhengetal.：(2018)High-PerformanceVideoCodecDesignonOpenCL-BasedHeterogeneousSystem,IEEETransactionsonIndustrialInformatics.
3.YunjiChenetal.：(2014)Understandingtherooflineperformancemodel,CommunicationsoftheACM.
4.VanDykedan：(2017)CodeOptimizationTechniquesForHeterogeneousSystems,ProQuest.
5.PalemK.V.etal.：(2012)EnergyEfficientComputingwithQALPWorkloads,HandbookofEnergy-AwareandGreenComputing.