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公开(公告)号：CN108132872A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201810021292.5
申请日：2018-01-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于并行超算网格云平台的GRAPES系统优化方法，其包括：S1)载入测试数据集并运行系统，分别进行系统级测试、通信级测试和函数级测试，其包括：S1.1)系统级测试；S1.2)通信级测试；S1.3)函数级测试：对调用的函数进行监控，获取函数的运行特征。S2)根据导出的系统特征文件进行测试结果分析，其包括：S2.1)系统测试结果分析；S2.2)MPI通信级测试结果分析；S2.3)函数级测试结果分析。S3)根据分析结果进行优化处理，优化处理包括：向量化、负载均衡、使用库函数替代GRAPES_GFS中的函数。本发明解决了Grapes在并行超算网格平台上的优化问题，提高了系统运行效率。
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公开(公告)号：CN108921800B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201810667226.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于形状自适应搜索窗口的非局部均值去噪方法，包括：步骤1：输入噪声图像V，步骤2：计算噪声图像V在水平方向的梯度图像Vx和垂直方向的梯度图像Vy；步骤3：计算噪声图像V所对应的结构张量T(s,σ)；步骤4：计算得到当前像素i的形状自适应搜索窗口ASi；步骤5：划分图像块，计算相似性权重值w(i,j)；步骤6：计算得到当前像素i去噪后的像素值步骤7：逐行逐列扫描，依次对噪声图像V中的每一像素进行步骤4到步骤6的处理过程，直到处理完所有像素，输出去噪后的图像本发明方法使得到的估计值更接近真实值，对图像中边缘和纹理细节信息具有更好地保护能力，取得的去噪效果优于大小和形状固定搜索窗口的非局部均值去噪方法。
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公开(公告)号：CN108921800A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810667226.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10004 , G06T2207/20004
Abstract: 本发明公开了基于形状自适应搜索窗口的非局部均值去噪方法，包括：步骤1：输入噪声图像V，步骤2：计算噪声图像V在水平方向的梯度图像Vx和垂直方向的梯度图像Vy；步骤3：计算噪声图像V所对应的结构张量T(s,σ)；步骤4：计算得到当前像素i的形状自适应搜索窗口ASi；步骤5：划分图像块，计算相似性权重值w(i,j)；步骤6：计算得到当前像素i去噪后的像素值 步骤7：逐行逐列扫描，依次对噪声图像V中的每一像素进行步骤4到步骤6的处理过程，直到处理完所有像素，输出去噪后的图像 本发明方法使得到的估计值更接近真实值，对图像中边缘和纹理细节信息具有更好地保护能力，取得的去噪效果优于大小和形状固定搜索窗口的非局部均值去噪方法。
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公开(公告)号：CN108132872B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201810021292.5
申请日：2018-01-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于并行超算网格云平台的GRAPES系统优化方法，其包括：S1)载入测试数据集并运行系统，分别进行系统级测试、通信级测试和函数级测试，其包括：S1.1)系统级测试；S1.2)通信级测试；S1.3)函数级测试：对调用的函数进行监控，获取函数的运行特征。S2)根据导出的系统特征文件进行测试结果分析，其包括：S2.1)系统测试结果分析；S2.2)MPI通信级测试结果分析；S2.3)函数级测试结果分析。S3)根据分析结果进行优化处理，优化处理包括：向量化、负载均衡、使用库函数替代GRAPES_GFS中的函数。本发明解决了Grapes在并行超算网格平台上的优化问题，提高了系统运行效率。
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