基于异构计算系统的图像信息提取关键算法研究与实现

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基于异构计算系统的图像信息提取关键算法研究与实现

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基于异构计算系统的图像信息提取关键算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
缩略词表	第14-15页
第一章绪论	第15-21页
1.1 研究背景	第15-17页
1.2 国内外研究现状	第17-20页
1.2.1 异构并行计算	第17-18页
1.2.2 图像信息提取技术	第18-19页
1.2.3 基于异构计算系统的图像信息提取	第19-20页
1.3 本文的结构安排	第20-21页
第二章异构计算系统	第21-38页
2.1 异构计算系统概述	第21-24页
2.1.1 常见异构计算平台	第21-24页
2.1.2 常见异构计算标准	第24页
2.2 OPENCL标准	第24-29页
2.2.1 平台模型	第25页
2.2.2 执行模型	第25-27页
2.2.3 内存模型	第27-28页
2.2.4 编程模型	第28-29页
2.3 基于FPGA的异构计算平台	第29-37页
2.3.1 FPGA概述	第29-32页
2.3.2 基于FPGA的OpenCL平台架构	第32-34页
2.3.3 基于FPGA的OpenCL优化技术	第34-37页
2.4 本章小结	第37-38页
第三章图像小波变换算法异构加速方案设计	第38-52页
3.1 图像小波变换数学模型描述与分析	第38-42页
3.1.1 小波变换算法描述	第38-39页
3.1.2 多尺度分析	第39-40页
3.1.3 Mallat算法分析	第40-42页
3.2 图像小波变换算法异构加速系统设计	第42-47页
3.2.1 设备内核的划分	第42-44页
3.2.2 顶层系统设计	第44-47页
3.3 图像小波变换算法异构加速模块设计	第47-51页
3.3.1 行卷积内核的分析与设计	第47-48页
3.3.2 列卷积内核的分析与设计	第48-49页
3.3.3 转置内核的分析与设计	第49-50页
3.3.4 复用控制模块分析与设计	第50-51页
3.4 本章小结	第51-52页
第四章K近邻分类算法异构加速方案设计	第52-68页
4.1 K近邻分类算法数学模型描述与分析	第52-54页
4.1.1 K近邻分类算法描述	第52-53页
4.1.2 K近邻分类算法分析	第53-54页
4.2 K近邻分类算法异构加速系统总体设计	第54-58页
4.2.1 设备内核的划分	第54-55页
4.2.2 顶层系统设计	第55-58页
4.3 K近邻分类算法异构加速模块设计	第58-67页
4.3.1 相似度计算内核的分析与设计	第58-60页
4.3.2 相似度排序内核的分析与设计	第60-66页
4.3.3 类别频率计算的分析与设计	第66-67页
4.4 本章小结	第67-68页
第五章基于异构计算平台的算法实现与测试	第68-86页
5.1 开发平台简介	第68-70页
5.1.1 硬件平台介绍	第68-70页
5.1.2 软件平台介绍	第70页
5.2 宿主机端程序设计	第70-72页
5.2.1 图像小波变换宿主机程序设计	第70-71页
5.2.2 K近邻分类算法宿主机程序设计	第71-72页
5.3 FPGA加速设备端内核程序实现	第72-77页
5.3.1 图像小波变换并行加速的FPGA内核实现	第72-75页
5.3.2 K近邻分类算法并行加速的FPGA内核实现	第75-77页
5.4 测试方案	第77-78页
5.5 实验测试与性能分析	第78-85页
5.5.1 图像小波变换实现的测试结果与分析	第78-82页
5.5.2 K近邻算法实现的测试结果与分析	第82-85页
5.6 本章小结	第85-86页
第六章总结与展望	第86-88页
6.1 工作总结	第86-87页
6.2 研究展望	第87-88页
致谢	第88-89页
参考文献	第89-93页
在学期间取得的与学位论文相关的研究成果	第93-95页

本篇论文共95页，点击这进入下载页面。

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