一种多传感器图像并行融合新方法

小波包变换能够为图像融合提供非常精细的分析。但是,在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合。通过对小波包融合方法在单处理机上的执行效率的分析,针对算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种分布存储环境下的小波包并行融合算法。该算法针对小波变换计算的数据局部性特点,设计并实现了基于Pentium PC和1000Mbps交换式以太网的机群系统的MPI(Message Passing Interface)并行环境的并行小波包图像融合方法。针对不同大小图像、以及不同的集群规模,分析了并行计算的性能。在机群系统上对算法进行实现,结果表明该算法具有良好的并行性能。

并行计算平台的模拟与并行算法的实现

本文设计并实现了一种基于Linux平台的集群计算系统,在这个系统中,我们模拟并实现并行平台的要求,设计一个积分计算程序来实现。本文设计的并行平台是采用了PRAM并行计算模型,对等模式的方法,两台机器可以同时执行程序,并用一台机器来显示结果。