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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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距离变换及Snake模型在3D骨架化中的应用

距离变换及Snake模型在3D骨架化中的应用

引用

作者：司徒志远华南农业大学

学位级别：硕士

骨架是图象几何形状的一种重要拓扑描述，骨架化是图象分析与形状描述的一个重要的变换。3D图象骨架化在现实中有着广泛的应用，如3D数据的压缩、物体特征识别与跟踪、3D表面重建、自动导航及可视化等。研究一种计算速度快，骨架效果好... 详细信息

骨架是图象几何形状的一种重要拓扑描述，骨架化是图象分析与形状描述的一个重要的变换。3D图象骨架化在现实中有着广泛的应用，如3D数据的压缩、物体特征识别与跟踪、3D表面重建、自动导航及可视化等。研究一种计算速度快，骨架效果好的3D图象骨架化算法有着重要的现实意义。本文采取华南农业大学根系研究中心扫描得到的3D根系图象作为实验数据，以3D图象骨架化为主线，距离变换和Snake模型为工具，深入探讨了3D图象的骨架化。\n 本文在分析现有的3D图象骨架化方法基础上，针对3D植物根系图象的特点，研究了基于距离变换和Snake模型的3D图象骨架化方法。本文的工作主要包括：\n 1)3D植物根系图象的预处理，运用数学形态学方法对3D图象的二维切片进行平滑处理，有效地解决了重建的3D根系图象存在空洞和噪声的问题。\n 2)在分析基于CPU的距离变换算法和gpu通用计算原理的基础上，利用gpu的并行计算能力，实现了基于gpu的距离变换算法。在数据量较大的情况下，该算法相对于基于CPU距离变换算法的速度明显提高。\n 3)实现基于B-Snake模型的3D图象骨架化，包括3D图象表面及整体距离变换、骨架初始路径的构建、初始路径的中心化处理以及利用B-Snake模型优化骨架线，保证骨架线的连续性。\n 实验表明，对于3D植物根系图象，本文研究的骨架化方法，计算速度快，骨架的中心性、细化性等特性保持良好，并且整个骨架化过程不需要人工干预，具有较高实用价值。

关键词：骨架化三维图像距离变换 B-Snake模型 B样条曲线 gpu通用计算

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7-Zip加密算法的OpenCL设计与实现

7-Zip加密算法的OpenCL设计与实现

引用

作者：孟飞彪吉林大学

学位级别：硕士

随着多媒体计算机技术、计算机网络技术以及现代多媒体通信技术的高速发展，数据在传输过程中的安全问题也凸显出来，所以人们对数据加密的关注度也越来越高。数据加密也称为密码学，主要是指明文通过加密算法和加密密钥转换成密文。现... 详细信息

随着多媒体计算机技术、计算机网络技术以及现代多媒体通信技术的高速发展，数据在传输过程中的安全问题也凸显出来，所以人们对数据加密的关注度也越来越高。数据加密也称为密码学，主要是指明文通过加密算法和加密密钥转换成密文。现在gpu的发展速度已经远远超过CPU的发展速度，几乎每年都有新一代的gpu产生，而且gpu已经不仅仅局限于3D图形、图像处理等方面，在并行计算，尤其浮点运算等方面已经取得了较大的成功。而作为图形渲染专用的处理器，gpu具有很高度的并行特征，因此gpu的通用计算研究已经成为国内外研究的重点。 2000年10月2日美国政府正式宣布，比利时密码学家Joan Daemen和VincentRijmen提出的一种加密算法RIJNDAEL作为AES加密算法。AES算法主要是指明文经过字节替代，行位移，列混合，轮密钥加四个部分变换之后形成密文。字节替代就是指指利用一个非线性的字节完成替代变换任务，它还能够独立的把状态中的字节利用替代表（s盒）进行替换操作；行位移是指行中的字节向较低位置移动，将最低位的字节交换到最高位；列混合是指将每一列看成是一个4次多项式，然后对每一列进行计算；轮密钥加是指使用一个比特和一个轮密钥进行异或操作，然后在使其作用在与之相关的状态上。在AES算法中有ECB、CBC、CFB、OFB和CTR五种加密模式，而本文研究的AES算法是CTR模式（计数模式），CTR模式加密是指对一系列的输入数据块(称为counter)进行加密，从而产生一系列的输出块，利用这个得到的输出块与明文进行异或操作得到密文。在2008年6月的WWDC大会上，美国苹果公司提出了OpenCL的设计规范。随后，Khronos Group宣布成立gpu通用计算开放行业标准工作组，以苹果的提案为基础创立OpenCL行业规范。OpenCL全称为Open Computing Languange，即为开放计算机语言。其发挥了gpu强大的计算能力，提供了一个互相开发的，兼容的，高效的，易用的开发平台。OpenCL完成了对CPU和gpu的连接，从而使gpu和CPU的结合更加紧密。本文主要是利用OpenCL实现对7-zip的加密算法进行优化，从加密算法的本身入手，利用OpenCL的实现过程进行实现主要有一下几个步骤：OpenCL平台初始化、OpenCL运行模块、OpenCL内存管理模块等，实现对AES加密算法的改进，从而达到加速的效果。首先比较了gpu与CPU的架构，得出了gpu在运算方面的优势。另外还对AES加密算法进行了详细的研究，分析了AES加密算法的执行过程，以及还学习了执行过程中的应用到的一些数学知识。针对7-zip的加密算法提出了并行优化方案，所以我们提出了基于OpenCL的实现的AES加密算法的方案，利用gpu并行处理的特性提高7-zip的整体运行效率。经过试验得出，经过OpenCL实现后，比单纯的CPU计算提速了20%-30%。

关键词： 7-zip AES算法 OpenCL gpu通用计算

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基于CUDA的可视外壳并行计算方法研究

基于CUDA的可视外壳并行计算方法研究

引用

作者：牛玉美中国石油大学

学位级别：硕士

基于视频图像的三维重建是计算机视觉、图形图像、虚拟现实等领域的重要研究内容,其目标是利用一幅或多幅二维视频图像恢复三维场景信息。可视外壳建模方法能够利用目标物体多视点的侧影轮廓快速重建其对应的三维模型,是目前常用的三维... 详细信息

基于视频图像的三维重建是计算机视觉、图形图像、虚拟现实等领域的重要研究内容,其目标是利用一幅或多幅二维视频图像恢复三维场景信息。可视外壳建模方法能够利用目标物体多视点的侧影轮廓快速重建其对应的三维模型,是目前常用的三维重建方法。但是可视外壳方法只能在一定条件下做到实时,为了更好地将其应用于虚实交互与三维建模系统,需要优化算法的效率,保证建模的实时性。本文以提高建模速度为目标,在分析了各种可视外壳建模方法及现有的效率优化方案基础上,结合gpu可编程机制和并行计算的思想,围绕基于硬件加速的可视外壳效率优化进行了重点研究: 1.首先研究可视外壳建模的思想、分类及主要方法,分析现有的可视外壳效率优化方法及研究成果,然后结合现代图形硬件(gpu)的体系结构,讨论gpu的并行计算能力和可编程特性,最终确定了将gpu并行计算应用于可视外壳建模的方法。 2.通过对可视外壳建模方法的研究,结合多线程和并行计算的思想,研究可视外壳的并行计算模型。将数据预处理操作和可视外壳生成算法进行详细的任务分解,提出并行化模型。在此基础上,给出基于gpu的可视外壳仿真计算平台,进行可视外壳的算法优化研究与仿真实验。 3.在分析研究现有的基于gpu的可视外壳效率优化方法的基础上,提出基于CUDA的可视外壳并行计算方法。该方法利用gpu的并行计算能力加速建模,将基于体素的可视外壳生成算法转化成CUDA线程块并行执行,充分利用体素数据之间的数据无关性,并行计算体素及体素顶点的状态。同时该方法还针对建模过程中数据在主显存间传输较慢的问题,对数据存储和传输进行了一定程度的并行优化,实现了任务间的并行执行,进一步提高了建模效率。最后,在仿真平台上实现上述并行算法,与传统的基于CPU的可视外壳串行算法进行实验数据的对比与性能分析。实验表明,本文提出的可视外壳并行计算方法在保证建模精度的前提下,能够快速重建目标物体的完整的可视外壳模型,加速效果明显。

关键词：三维重建可视外壳 gpu通用计算 CUDA 并行计算

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基于粒子模拟问题的gpu高性能计算系统

基于粒子模拟问题的GPU高性能计算系统

引用

作者：张挺复旦大学

学位级别：硕士

计算科学同理论和物理实验并列已成为科学研究的第三支柱。由于它对计算的需求是无穷无尽的,因此高性能计算成为计算科学中非常关键的推动力量。提高计算速度的方法一般采用更快的处理器等硬件设备或者采用更优化的程序设计方法和函数... 详细信息

计算科学同理论和物理实验并列已成为科学研究的第三支柱。由于它对计算的需求是无穷无尽的,因此高性能计算成为计算科学中非常关键的推动力量。提高计算速度的方法一般采用更快的处理器等硬件设备或者采用更优化的程序设计方法和函数库。近年来,CPU一直按照摩尔定律所预测的速度发展,但是采用提高CPU制程和主频的来提高CPU的计算能力的传统办法遇到工艺上的壁垒,暂时无法突破。另一方面,采用上述方法所导致的功耗与发热量过大,也制约了CPU的快速发展。gpu原本是一种处理图形任务的处理器。由于它的特殊架构,使其非常适合于高效率低成本的高性能并行数值计算,因此最近几年得到快速的发展,也逐渐成为高性能计算一个重要分支。分子动力学与宇宙学作为计算科学两个重要的应用领域,通常需要解决复杂的科学计算与数据处理问题。粒子模拟问题是这两个应用领域经常遇到的计算模拟问题,然而目前采用基于CPU的高性能计算技术不能满足上述领域快速地解决粒子计算模拟问题的要求,从而大大制约了科学研究的进程。因此,本文就这一粒子模拟问题所遇到的计算瓶颈,提出了一套基于gpu高性能计算的解决方案。本文将首先设计搭建基于gpu的高性能计算硬件平台,并构建适合gpu计算的软件环境,然后将两个领域的粒子模拟问题的应用软件移植至该平台。最后,在该gpu高性能计算系统上对这两个应用领域的关键计算算例进行测试验证,并与CPU高性能计算平台进行了比较验证分析。实验结果表明,该全新的基于gpu技术的高性能计算解决方案将大大提高计算模拟的速度,同时能大大降低了计算系统的投入与维护成本。在倡导节能环保的今天,这一优势不仅对于建造超级计算机有启示性的意义,还使得桌面超级计算机成为可能。

关键词： gpu通用计算高性能计算 CUDA 分子动力学宇宙学粒子模拟

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压力感应的实时动态笔刷绘制

压力感应的实时动态笔刷绘制

引用

作者：施利强中国科学技术大学

学位级别：硕士

笔刷的模拟是计算机图形学领域的一个研究热点。本工作结合绘图板和gpu开发了一套实时动态笔刷绘制系统。该系统把人工交互端的输入放在绘图工具数位板上,利用数位板接收的位置信息和压力信息合理地生成不同的笔刷风格。笔刷计算和绘制... 详细信息

笔刷的模拟是计算机图形学领域的一个研究热点。本工作结合绘图板和gpu开发了一套实时动态笔刷绘制系统。该系统把人工交互端的输入放在绘图工具数位板上,利用数位板接收的位置信息和压力信息合理地生成不同的笔刷风格。笔刷计算和绘制的全流程在gpu上实现。该流程在考虑笔刷颜色的最终扩散效果的同时兼顾中间扩散状态的艺术合理性。我们的笔刷系统还支持导入纹理和GIF动态图像来得到风格化的笔刷效果。通过引导用户实验,验证了我们的系统能让使用者方便的以笔刷颜料的动态扩散方式实时绘制图像。

关键词：扩散笔刷 gpu通用计算数位板

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gpu并行架构下星空环境仿真的加速算法研究

GPU并行架构下星空环境仿真的加速算法研究

引用

作者：李超中国科学院研究生院

学位级别：硕士

星空场景实时仿真在空间探索、通讯导航、遥感探测等领域有着重要的应用价值。随着航天探测技术的快速进步,星空场景仿真正朝着大规模和实时快速的交互式方向迅速发展。\n 星空场景大规模实时仿真需要解决两类关键的数据密集型和计... 详细信息

星空场景实时仿真在空间探索、通讯导航、遥感探测等领域有着重要的应用价值。随着航天探测技术的快速进步,星空场景仿真正朝着大规模和实时快速的交互式方向迅速发展。\n 星空场景大规模实时仿真需要解决两类关键的数据密集型和计算密集型算法的高耗时间题,即大规模星表检索和大规模航天器轨道计算。本文针对大规模星空场景仿真的实时性要求,分别提出了基于gpu并行架构下的星表检索加速算法和多航天器轨道计算并行加速算法。\n 首先,为了实现高效的大规模星表检索算法,本文对大规模星表进行了快速分区存储;在此基础上提出了一种精确的视场覆盖星区的查找算法,大大缩小了星表搜索范围;针对视场内恒星检索的数据并行性,提出基于CUDA架构的并行策略,设计了基于CPU+gpu异构并行检索流程,实现了基于gpu架构的并行检索算法。\n 其次,建立了以SGP4为轨道预报模型的轨道计算算法,研究了多卫星轨道计算模型的计算并行特性,提出了基于CPU和gpu下的并行计算策略;设计了基于gpu的并行轨道计算模型,实现了基于CUDA架构的并行轨道计算算法。\n 为了验证本文提出的大规模星空环境仿真加速算法,分别为大规模星表检索和gpu并行卫星轨道计算设计了仿真实验方案。在星表检索仿真实验中,当检索视场达到15度×15度时,基于gpu的星表检索算法与CPU平台的实现相比获得了近60倍的加速比;在多航天器轨道实验中,当载入在编仿真航天器数目达到万级别时,基于gpu的轨道加速算法与传统的CPU串行算法相比可获得超过20倍的加速比。

关键词：星表检索 gpu通用计算轨道计算星空场景仿真加速算法

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基于图形处理器的合成孔径雷达成像算法

基于图形处理器的合成孔径雷达成像算法

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作者：柳彬上海交通大学

学位级别：硕士

随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统应用领域的拓广,要求SAR系统可以在更加灵活多样的模式下工作,具有更高的分辨率,在更为严酷的条件下仍然可以获得较为满意的图像结果等,这些都为SAR的信号处理提出了新的挑战。要应... 详细信息

随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统应用领域的拓广,要求SAR系统可以在更加灵活多样的模式下工作,具有更高的分辨率,在更为严酷的条件下仍然可以获得较为满意的图像结果等,这些都为SAR的信号处理提出了新的挑战。要应对这些挑战,势必既要增加SAR成像算法的复杂程度,但同时又要降低成像算法的运行时间,保证图像的实时性。因此,需要探索新的SAR成像算法的运算平台并且研究与之相适应的更为高效高性能的SAR成像算法。高速发展的图形处理器(Graphics Processing Unit, gpu)为高效SAR成像算法提供了具有发展前景的新型运算平台。gpu是为了应对3D时代高复杂的图形图像处理运算而诞生的,与CPU相比,利用gpu芯片进行通用计算具有成本低、性能高的特点。本文的目的在于研究并提出基于gpu的SAR成像算法,该成像算法并非简单的把原有运行在CPU的成像算法移植到gpu上,而是对原有算法进行改进,让它与gpu的架构和编程模型相适应,充分利用gpu的运算资源,提高计算效率。本文首先简要总结基于CPU的经典SAR成像算法,作为研究的理论基础,接着介绍了目前gpu通用计算的发展现状,优势和限制以及编程环境,在此基础之上,针对基于gpu的SAR成像算法的实现进行了详细的讨论。本文的创新性工作主要体现在: 第一,提出了利用OpenGL与Cg实现的,基于gpu的SAR成像算法,该成像算法利用OpenGL与Cg的可移植性,可以实现跨gpu平台。第二,提出了利用CUDA实现的,基于gpu的SAR成像算法,该成像算法的实现利用了gpu最新的开发环境,可以充分的发挥gpu的计算优势。第三,提出了利用纹理贴图来实现距离徙动校正的方法。纹理贴图原本是计算机图形学中的重要概念,它可以获得gpu硬件加速的支持,本文提出的两种基于gpu的SAR成像算法均采用纹理贴图来实现距离徙动校正。第四,提出了自行设计的gpu通用计算的框架。在利用OpenGL与Cg开发SAR成像算法时,必须深入理解gpu图形渲染流水线和编程接口,为了开发的便捷,本文对OpenGL与Cg的图形编程接口进行一定的封装,提出了一个具有一定适用性的gpu通用计算的开发框架。通过仿真实验表明,本文提出的两种基于gpu的SAR成像算法的结果与理论值吻合,具有较好的成像效果。通过处理真实的SAR数据表明,这两种基于gpu的SAR成像算法比传统的基于CPU的成像算法有效率上的提高。特别是基于CUDA的成像算法,有两位数以上的效率提升。因此,本文提出的基于gpu的SAR成像算法具有高效高性能的特点,为应对SAR信号处理领域新的挑战提供具有前景的研究方向。

关键词：合成孔径雷达成像算法图形处理器 gpu通用计算

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基于gpu的光线跟踪算法的加速技术

基于GPU的光线跟踪算法的加速技术

引用

作者：吴井胜东南大学

学位级别：硕士

随着医学成像技术的发展，科学可视化在医学领域得到了越来越广泛的应用。体绘制作为可视化技术的重要研究方向，提供了一种高质量的医学体数据显示方法。本文的工作将从体绘制技术的算法理论和医学影像工作站的应用开发两个方面开展。\... 详细信息

随着医学成像技术的发展，科学可视化在医学领域得到了越来越广泛的应用。体绘制作为可视化技术的重要研究方向，提供了一种高质量的医学体数据显示方法。本文的工作将从体绘制技术的算法理论和医学影像工作站的应用开发两个方面开展。\n 体绘制是不经过中间曲面表达，而直接由体数据产生结果图像的体视化技术。体绘制能够产生高质量的绘制图像，较好地表达组织器官的内部细节。但由于处理的数据量很大，传统的体绘制难以达到实时交互的效果。基于可编程图形硬件或gpu(Graphic Processing Unit)的体绘制技术一经提出便引起了广泛的重视，已称为加速体绘制技术研究的重点课题。本文利用gpu的图形流水线实现了光线跟踪算法的加速，并在gpu通用计算理论的指导下，调整了gpu在体绘制流程中的使用策略，提高了体绘制的灵活性和可控性。基于gpu通用计算的体绘制，在保证实时交互性的前提下，为复杂光照模型的计算提供了技术基础。\n 医学影像工作站是体绘制理论在医学领域的典型应用。本文首先描述了医学影像工作站的系统设计目标和软硬件配置要求，介绍了系统的流程、结构、以及各个功能模块的设计与实现。然后详细讨论了体绘制模块的流程、结构和多元化的交互模式，并对绘制结果和实时交互性能进行了测试和评价。医学影像工作站目前已经在神经外科和整形外科等领域进行了临床试用，提高了辅助诊疗和手术计划的精确性，取得了良好的反馈。

关键词：体绘制技术光线跟踪算法 gpu通用计算医学成像技术医学影像工作站

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基于GPgpu实现实时运动检测的研究

基于GPGPU实现实时运动检测的研究

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作者：袁灿成都理工大学

学位级别：硕士

运动目标检测以及跟踪课题方面的研究是电子与通信领域中最具挑战性的课题之一,同时对于视觉检测和跟踪的实际应用很多,它们跨越了包括监控系统,车辆跟踪和航空航天应用等等领域。在运动目标检测和跟踪算法中,由于信息量的增大以及对算... 详细信息

运动目标检测以及跟踪课题方面的研究是电子与通信领域中最具挑战性的课题之一,同时对于视觉检测和跟踪的实际应用很多,它们跨越了包括监控系统,车辆跟踪和航空航天应用等等领域。在运动目标检测和跟踪算法中,由于信息量的增大以及对算法精确度要求的提升,图像处理占用CPU的时间越来越长,CPU已经逐渐无法满足实时图像处理算法的效率要求。2003年拥有32位浮点数的顶点处理器和像素着色器的gpu出现,使在gpu上处理图像成为可能,同时随着gpu对流控制语句数量和复杂度支持的不断提升,使得在gpu实现实时复杂图像处理算法成为了可能。本课题针对该问题提出一种用于提高图像处理算法实现效率的方法,使用GPgpu加速实现高效的图像处理算法。为验证课题提出方法的正确性,设计中使用运算量很大的金字塔光流场算法实现运动目标检测,通过对其结果的分析验证课题目标的正确性。课题主要由系统基础理论研究、系统技术路线研究、系统实现、实验结果分析四个部分构成,从理论到实践的过程完成运动目标检测算法,并在结果分析中验证课题研究目标的正确性。首先对系统的基础理论进行了研究,系统的基础理论研究主要包括gpu编程与通用计算以及目标检测算法研究两个方面：在gpu编程与通用计算方面,对gpu的可编程顶点着色器和可编程像素着色器进行了研究,掌握了gpu着色器程序的工作原理。对gpu适用于通用计算的技术优势进行了研究,分析了gpu流处理并行运算模式在数值运算方面的优势。同时将gpu编程和CPU编程进行了类比,确定gpu实现算法的编程思路；在目标检测算法方面,首先对目前通用的目标检测算法进行了研究,对不同算法的优势和缺陷进行了比对,分析发现光流场算法存在对于硬件运算速度的依赖。在对基本光流场算法研究的基础上,对金子塔光流场算法进行了研究,探讨了使用金字塔光流场算法如何解决光流场无法解决大范围像素移动的缺陷,并通过对其迭代求解过程的研究,总结出了金字塔光流场算法实现的伪代码。其次对系统实现所需要的技术进行了研究,主要包括视频采集、视频渲染和视频算法三个方面：通过对Direct3D基础以及其渲染管线的研究,分析了gpu在整个系统处理过程中的工作原理包括：CPU如何将数据传输到gpu以及如何让gpu在实现算法处理后将数据传输到CPU,剖析了局部坐标、世界坐标、视图坐标以及投射坐标之间的关系与相互转换所使用的矩阵的意义；通过对DirectShow视频采集框架的研究,通晓框架的数据流控制方法,用以实现对数据流的截获以及重定向,分析了在不同驱动视频捕捉卡的情况下,如何实现视频的采集和格式配置或者获取,最终建立基本的视频捕捉系统框架；通过对Direct3D效果框架和HLSL编程的研究,掌握了gpu的可编程流水线原理以及如何使用gpu编程的基本语法以及语义绑定完成基本的gpu程序编程框架。最后在理论研究与技术路线研究的基础上,建立基本的图像采集与处理系统,用于实现金字塔光流场算法并显示其最终结果。系统分为图像采集模块和图像处理模块两部分：图像采集模块使用微软DirectShow视频捕捉框架,实现视频捕捉系统的初始化、选择视频捕捉设备、视频预览窗口的控制和初始化、视频流数据的重定向等四个功能,其中视频流的重定向使用了HOOK技术,通过改变视频流接收函数的函数指针实现视频流数据的重定向；图像处理模块使用微软的Direct3D接口与效果框架,实现Direct3D的初始化、GPgpu算法与应用程序的连接以及处理后的图像渲染,对Direct3D的初始化主要包含注册Direct3D接口、检测系统显卡对Direct3D中部分参数的支持和顶点处理、注册并创建IDirectDevice接口、初始化视窗坐标和投射坐标转换矩阵、创建纹理并初始化纹理坐标、编译着色器程序并获取变量句柄,在基础理论研究中总结出伪代码的基础上,实现金字塔光流场算法的HLSL着色器语言实现。建立简单的Windows窗口程序整合图像采集模块和图像处理模块,完成gpu实现金字塔光流场算法可行性和高效性的验证平台。在理论研究、技术路线研究以及最后系统实现的基础上,对实现后的目标检测软件进行了测试,结果显示软件运行正常,能初步预览视频图像。使用该软件针对上下方向高速移动、上下方向低速移动、前后方向高速方向、前后方向低速运动四种情况进行了测试和测试结果记录,通过对系统软件结果分析,基于GPgpu实现的金字塔光流场算法可实现运动检测,为GPgpu应用于实时图像处理领域提供有力的理论和实践依据。系统软件使用CPU实现了理论研究中的金字塔光流场算法,对使用CPU和gpu实现算法的计算时间以及CPU gpu型号进行了记录,通过对结果中CPU与gpu性价比分析以及CPU与GPgpu实现金字塔光流场算法的运算时间进行对比,得出基于GPgpu实现运动检测比基于CPU实现的方

关键词：运动目标检测光流场算法 gpu通用计算视频捕捉 DirectX

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基于gpu的心肌梗塞早期辅助诊断系统设计

基于GPU的心肌梗塞早期辅助诊断系统设计

引用

作者：许加庆华南理工大学

学位级别：硕士

心脏疾病是当今威胁人类生命健康的主要疾病之一,其中心肌梗塞（MI）是常见的心血管疾病，一般多发生在中年以后，是内科常见的症状之一，死亡率可高达25%，因此对于心肌梗塞的研究一直是医学界重要而迫切研究热点，心电图作为诊断心肌... 详细信息

心脏疾病是当今威胁人类生命健康的主要疾病之一,其中心肌梗塞（MI）是常见的心血管疾病，一般多发生在中年以后，是内科常见的症状之一，死亡率可高达25%，因此对于心肌梗塞的研究一直是医学界重要而迫切研究热点，心电图作为诊断心肌梗塞方式之一，具有一定研究价值。确定学习理论是运用自适应控制和非线性动力学系统概论和方法，研究在未知动态环境下知识的获取、表达、存储和再利用等问题。区别于现有的一些基于静态函数映射方法的学习理论，确定学习研究的是一种动态环境下的学习机制。然而，动态模式识别是一个复杂的过程，大量模式和神经元的计算大大影响了算法的实现效率，而且对具体的平台实现有很高要求。因此，如何解决海量数据的运算是实现动态模式的快速识别的关键问题。为此，确定学习理论提出了一种动态并行分布信息处理新模型（Dynamic Parallel Distributed Processing DPDP），在进行大规模动态模式识别时具有极高的计算效率，而这样的模型可以较好的用并行计算的方式来实行。利用基于MPI（message passing interface）网络集群下的并行计算方式，可以加速数据的处理速度，但由于计算机间的通信和数据传输带来大量延迟；多核CPU下的多线程编程，虽然避免了前者的不足，但是线程的启动、切换、通信、同步需要的时间长且普遍为粗粒度多线程。而基于gpu的大规模并行计算，采用的是SIMD（单指令多数据流）的指令结构，结构上采用的是多核心的流处理器，拥有高性能的处理能力和存储带宽，这些都使它非常适合进行计算密集和数据巨大的运算。基于gpu的并行计算实现是更加细粒度的多线程编程，能同时运行成千上万的轻量线程且线程的操作过程并不需要花费太多时间，大大提高了程序运行效率。对于心电信号的自动分析并进行疾病的诊断实质上一个动态模式识别的过程，将正常和各种心肌梗塞心电信号看作是不同的动态模式，分别进行建模和学习，进一步构成具有代表性的模式库，从而实现对新增病人数据的模式识别，给出自动检测结果，为医生提供相应的诊断参考。本文针对传统心电图对于诊断心肌梗塞过程中的准确性和灵敏性不高的问题，介绍了基于确定学习和动态模式识别的心肌梗塞早期诊断方法，并结合gpu通用计算解决动态模式识别过程中海量计算问题，设计了心肌梗塞早期辅助诊断系统，可以作为临床医学上心肌梗塞早期辅助诊断的有效工具。

关键词：心肌梗塞 gpu通用计算确定学习动态模式识别心电图

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