摘要:

快速傅立叶变换作为20世纪公认的最重要的基础算法之一,在大规模科学计算处理、数字信号处理、图形图像仿真等众多领域有着广泛的应用.OpenCL是首个面向异构系统通用的并行编程标准,为软件开发人员提供了统一的面向异构系统的并行编程环境.首先,在异构平台Cell和GPU上使用OpenCL实现了基于2的幂一维FFT,并对其进行了测试和分析,在Cell平台上当数据规模适中时它能够达到SDK性能的65%,当数据规模继续增大时,相对性能有所降低.此外,针对Nvidia Fermi平台,手工调优了小因子的FFT,使其性能接近于CUFFT的140%.

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异构平台上基于OpenCL的FFT实现与优化

Date 2019-02-28
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针对含纹理的自然图像在图像分解时,结构图像的边缘信息容易被当作纹理分解到纹理图像中,致使结构图像的边缘不清晰,检测到的边缘不准确,提出了基于小波分解的偏微分方程(PDE)图像分解及边缘检测模型。首先利用小波变换阈值提取部分纹理信息,再利用改进的保边缘的偏微分方程图像分解模型进一步分解图像并提取边缘。实验结果表明,新方法提高了图像分解的质量,纹理信息提取充分,结构图像有较好的分片光滑性和较清晰的边缘,检测到的结构边缘更准确。

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基于小波变换与偏微分方程的图像分解及边缘检测

Date 2019-02-28
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根据TLS握手协议的工作流程,分析椭圆曲线密码体制ECC对TLS协议所做的算法扩展。设计实现ECDSA数字签名和ECDH密钥交换算法的扩展,并对基于TLS握手协议的X.509证书作ECDSA算法扩展研究。

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基于TLS协议的ECC扩展研究

Date 2019-02-27
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摘要:

为了满足布匹瑕疵检测的准确性和实时性要求,通过对几种纹理分析方法的讨论,提出了一种基于能量的瑕疵检测方法;该方法利用图像极坐标系下的傅立叶频谱,得到图像纹理频谱能量的分布情况;由于纹理的空间周期性.其图像的能量在对应的频率处会有峰值出现;如果将这些频率处集中的能量置零,通过傅立叶逆变换得到的图像纹理会被模糊甚至去除,瑕疵与纹理的对比度得到增强;这时再进行边缘检测和二值化处理,即可将瑕疵从背景中提取出来,从而完成瑕疵的检测;实验证明,该方法检测速度快,准确率高,能够满足检测要求.

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基于图像能量的布匹瑕疵检测方法

Date 2019-02-28
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摘要:

OpcnCL是面向异构计算平台的通用编程框架,然而由于硬件体系结构的差异,如何在平台间功能移植的基础上实现性能移植仍是有待研究的问题。当前已有算法优化研究一般只针对单一硬件平台,它们很难实现在不同平台上的高效运行。在分析了不同GPU平台底层硬件架构的基础上,从Global Memory的访存效率、CPU计算资源的有效利用率及其硬件资源的限制等多个角度考察了不同优化方法在不同GPU硬件平台上对性能的影响;并在此基础上实现了基于OpenCL的拉普拉斯图像增强算法。实验结果表明,优化后的算法在不考虑数据传输时间的前提下,在AMI)和NVIDIA CPU上都取得了3. 7-136. 1倍、平均56. 7倍的性能加速,优化后的kernel比NVIDIA NPP库中相应函数也取得了12.3%-346.7%、平均143. 1%的性能提升,验证了提出的优化方法的有效性和性能可移植性。

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基于OpenCL的拉普拉斯图像增强算法优化研究

Date 2019-02-27
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