基于CPU+GPU异构系统下影像并行分割算法的研究的开题报告.docx

基于CPU+GPU异构系统下影像并行分割算法的研究的开题报告
一、选题背景
图像分割算法是数字图像处理领域的核心算法之一，它的主要目标是将一幅数字图像划分成若干个互不重叠的区域（即分割），使得每个区域内具有相似的颜色、纹理、亮度或其他图像属性，从而提取出图像中的有用信息。影像分割在医学图像、卫星遥感图像、工业检测等领域有着广泛的应用，如肺部结节检测、植物检测、卫星图像目标识别等。
当前，基于CPU的影像分割算法已经相对成熟，在处理小规模图像（例如千万级别以下）时，表现出不俗的性能。但是随着影像资源数量的增多，影像分割的数据量也相应地增加，对分割算法性能的要求越来越高。在此基础上，采用GPU加速技术，可以实现对影像分割算法的高效优化。GPU具有大规模数据并行处理的能力，可以充分发挥高并行性的优势，加快图像分割算法的速度。
目前，CPU+GPU异构系统的构建已经成为一种常见的加速技术，CPU负责序列和控制操作，而GPU主要负责计算密集型操作，通过两者的协同作用，提高系统性能，满足大规模数据处理的需求。因此，本文拟研究基于CPU+GPU异构系统下影像并行分割算法的优化问题，以提高分割算法的处理速度和效率。
二、研究内容
1.分析影像分割算法原理，确定分割算法的优化方向。
2.研究GPU加速技术，包括如何充分发挥GPU的计算性能，如何利用GPU并行处理影像分割算法。
3.探索CPU+GPU异构系统的搭建方法，分析CPU与GPU的分工与协作方式，优化系统性能。
4.设计影像并行分割算法，并通过实验进行测试和验证。
5.分析优化算法的效果及影响因素，提出进一步的优化方案。
三、研究方法
1.文献调研：了解当前影像分割算法的研究进展，分析分割算法的优化方向和存在的问题。
2.算法设计：基于GPU加速技术和CPU+GPU异构系统的构建，设计影像并行分割算法。
3.编程实现：使用CUDA编程语言在异构系统上实现算法。
4.实验验证：选取典型图像分割实验数据集，比较优化算法的处理速度和效率，并对算法的改进效果进行评估。
5.结果分析：分析优化算法的处理速度和效率的影响因素，提出算法优化方案并总结优化实验结果。
四、研究意义
本研究旨在探究基于CPU+GPU异构系统下影像并行分割算法的优化问题，将会对以下方面带来一定的研究意义：
1.提高影像分割算法的处理速度和效率，满足大规模数据处理的需求。
2.拓展GPU在图像处理领域的应用，掌握GPU在分割算法中的优化技术，提高算法的速度。
3.对于工业界和医疗界有着实际应用意义，例如卫星目标识别、医学影像识别以及环保领域应用等。
五、进度安排
第一阶段（2022.3-2022.5）：完成文献调研和算法设计，并完成初步实验。
第二阶段（2022.6-2022.8）：编写CUDA程序并进行测试，完成GPU性能优化。
第三阶段（2022.9-2022.11）：在CPU+GPU异构系统上实现优化算法，完成大规模实验测试和分析。
第四阶段（2022.12-2023.1）：撰写学位论文并完成论文答辩。
六、参考文献
[1]R.Zhang,Y.Hu,FYu,H.Chen.GPU-acceleratedMoran'sIcalculationforlargerasterdatasets[J].EnvironmentalModelling&Software,2020,133.
[2]M.Kryczka,P.Orlowski,J.Zając,L,Danielewski.ParallelprocessingofimagesegmentationalgorithmusingOpenCL/CUDAonheterogeneoussystems[J].PrzegladElektrotechniczny,2014,90(11).
[3]X.Li,H.Li,C.Jin.ParallelizationofimagesegmentationalgorithmbasedonOpenMP/GPUhybridenvironment[J].JournalofSoftware,2017,28(11).