基于BSCB模型图像修复的并行技术

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1、基于BSCB模型图像修复的并行技术摘要:基于偏微分方程(PDE)的图像修复有大量计算,这使它的实用化比较困难。为了实现高速灵活的图像处理,本文提出了基于在信息传递接口(MPI)下的BSCB模型的图像修复技术的并行算法的进展。人们提出了三种划分一个图像修复任务的方法,成功避免了程序子任务间的通讯。文中测试了两张图片,一系列处理器上的图像修复速度都得到了提高。关键词:图像修复;平行;PDE;BSCB1介绍最近这些年,由于PDE模型的简单性和高效性,基于PDE的图像修复技术已经达到了先进水平。一些常用的模型包括BSCB模型[1],TV模型

2、[2],和CDD模型[3],这些模型的中心思想是把被修复区域周围的区域信息传播到被修复区域。信息的传播用沿着时间轴的数字集成来完成,这是很费时的。要修复的区域越大,要用的时间就越长。高度的计算复杂性使得基于PDE的图像修复方法很难实用化。本文利用一种广泛使用的并行环境信息传递库的信息传递界面(MPI)[4]来探究基于BSCB模型的图像修复技术的并行技术。数字实验在有并行环境分布和提供良好速率的情况下进行。本文组织如下:首先介绍BSCB模型和它的数字格式;其次探究BCSB模型的可能并行方法;然后介绍本文的分配环境和数字实验;最后给出结

3、论。2基于BSCB模型的图像修复2.1BSCS图像修复模型BSCB模型利用拉布拉斯算子操作去测量修复区域的邻域信息并顺利地把信息沿着等灰度方向传递到修复区域。同时,为了避免延长线穿过各自区域,BSCB模型也使用了各向异性功能。这个模型包括两个步骤:修复和传播。设为被修复区域,是的边缘。两者的关系如图1。是个不相关的2D灰度图,表示真实空间。BSCB模型如下描述:(1)(2)等式(1)是用来修复的,是一些某种信息,是等照度方向[7];等式(2)用来传播,是照度的欧氏曲率。是带有球半径的的扩大部分,是在中的光滑函数。图1一个破损画面的图

4、例和它的边缘在一个简单的情况下,信息被上的拉布拉斯算子替代。等式(1)和等式(2)被离散成[8,9]:(3)(4)或者分别是在n次迭代图像中处于像素的强度和在n次图像中处于像素的强度。和中,是输入图像,是算法输出。是提高率。2.2BSCB图像修复模型的连续算法图像修复的连续工具如下:(1)读取图像文件,存储图像数据为一个数组。(2)搜索这个数组,并存储要被修复像素的位置为另外一个数组,称mask。(3)开始迭代循环,利用修复功能和传播功能重新存储图片。(4)写输出到结果文件。3利用MPI图像修复算法的并行工具因为数字图像处理的几个特

5、性,他们可以进行并行处理。A显著的特点是像素到像素区域到区域[5-6]间的相同运算的处理。基于这个特点,并行的主要问题是分割任务的方法。3.1任务分割目前,一个图像处理任务[10]并行操作中的一种普通的方法是根据节点数平均地把一个图像分割成一片一片。也就是说,如果在一个分配并行环境中有N个估算节点,最初的图像被分成N个更小的非重叠的子图像,每个子图像在一个节点上处理。对于图像修复问题,被修复区域的位置是随机的。把图像直接均分成更小块会导致下列问题:首先,如果图像的一小块没有包含丢失区域,相应的节点就没有用,这很浪费。其次,一个需要被

6、修复的确定区域可能被分到不同的子任务中去。在处理过程中,这些子任务不得不交换邻域信息,这会增加通讯时间,降低效率。由于这些原因,这节提出了一些其他的用于任务分割的方法。(1)基于三色通道的分割一个带有RGB模型的彩色图像容易被分割成三个颜色通道。每个通道为一个灰度图。所以,一个图像处理任务能被分解成三个子任务,每个任务处理一个灰度图。(2)基于区域的分割一个具有k>1连续丢失区域要被修复的灰度图能被分割成k个区域,每个区域包括一个连续丢失区域。这个方法可以降低处理中的通讯。(3)区域—通道分割对于一个有多个连续区域要修复的彩色图像,

7、上述讨论的两种分割方法应该结合起来使用。让可变的nregion变成一系列连续的要被修复的丢失区域,然后全部的修复任务能被分成3*nregion区域子任务:彩色图像首先被分割成nregion区域,每个区域再被分割成三个颜色通道。4并行图像修复算法的工具4.1MPI并行环境的结构MPI是一个常用的并行环境信息传递库,它指出了一个有利于处理器通讯的惯例的集合。本文选择MPICH2-1.0.5来构建并行环境。这里有两个MPI并行程序的设计模型:主仆模型和同位模型。本文使用的是主仆模型。当利用主仆模型时,MPI并行程序包含下列部分:(1)起始

8、:程序的一开始,下列功能被用来启动每个程序。MPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);//rank:程序的索引MPI_Comm_size(MPI_COMM_WO

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