导读:本文包含了成像处理器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:处理器,算法,孔径,光学,断层,图形,多核。
成像处理器论文文献综述
朱珊珊,高万荣,史伟松[1]（2018）在《基于图形处理器的人体皮肤组织实时成像谱域相干光断层成像系统》一文中研究指出光学相干层析(OCT)技术在活体成像应用中的无损、高速、超高分辨率特性使其在生物医学领域有着广阔的发展空间。通常情况下,OCT系统的数据采集量巨大,图像重建中包含的快速傅里叶变换(FFT)需要大量的计算时间,中央处理器(CPU)串行数据处理模式难以满足实时成像的需求。针对这一问题,将统一计算设备架构(CUDA)并行编程技术应用到皮肤组织成像的谱域相干光断层成像(SD-OCT)系统数据处理过程中,并在图形处理器(GPU)上予以实现。详述了系统算法并行化拆分以及对系统采集到的数据进行并行化处理等以提高成像速度的方法。利用搭建的SD-OCT系统对手指部位的皮肤组织进行成像并采集数据,用实验室现有数据处理平台MATLAB以及GPU分别对采集到的数据进行处理,对比了不同数据处理平台的成像速度和成像质量。结果表明,在保证成像质量不变的前提下,GPU+CPU混合编程技术比MATLAB数据处理平台的成像速率提高了10倍,满足了临床中对实时成像的实际要求。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2018年04期）
肖力[2]（2017）在《基于GPU的任意轨迹SAR成像处理器研究》一文中研究指出合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时工作、受环境影响小、作用距离远、成像精度高等优点,被广泛应用于民用设施和军用设备。随着成像精度要求日益苛刻和雷达运动轨迹越来越复杂,提出新的高效精确的雷达成像算法的需求日益迫切。本文以高轨SAR成像体制研究为背景,对SAR成像方法和基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的并行设计进行了深入研究,主要包括后向投影(Back Projection,BP)成像算法及其改进算法,也对基于任意轨迹的快速分级BP算法(Fast Factorized Back Projection)进行了探索,接着对任意轨迹的FFBP算法进行了基于GPU的方法设计,极大的提高了运算效率,解决了 FFBP算法在实际工程应用中耗时长的问题。本文的主要内容如下:1.简单介绍了并行编程的两种模式,基于多核CPU的多线程并行和基于GPU的多线程并行模式。由于GPU较CPU并行有较大优势,较详细阐述了 GPU开发平台(Compute Unified Device Architecture,CUDA),为后文对 FFBP 算法的并行设计打好基础;2.详细讨论了 SAR回波模型和SAR成像原理,包括SAR回波的具体形式,脉冲压缩的原理,SAR的二维高分辨率原理,SAR成像中最为经典和基础的成像算法——距离-多普勒算法等内容,为后文成像处理器的研究提供理论依据;3.研究了基于任意轨迹的SAR成像处理器,介绍了处理器采用的成像算法一—BP成像算法以及其改进优化算法的基本原理,并行设计与优化基于任意轨迹的FFBP算法,并最终完成了其GPU实现;4.分别用直线轨迹和曲线轨迹的SAR回波数据对基于任意轨迹的FFBP算法进行了实验,验证了算法及其并行设计的正确性;同时也对比了基于CUDA的GPU程序和基于Matlab的CPU程序处理同块数据的速度。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-05-01）
杜竹君,高天欣,唐晓英[3]（2017）在《图形处理器在实时光学相干断层成像中的应用》一文中研究指出光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT)技术在成像过程中具有极大的数据量和计算量,传统的基于中央处理器(central processing unit,CPU)的计算平台难以满足OCT实时成像的需求。图形处理器(graphics processing unit,GPU)在通用计算方面具有强大的并行处理能力和数值计算能力,可以突破OCT实时成像的瓶颈。本文对GPU做了简要介绍并阐述了GPU在OCT实时成像及功能成像中的应用及研究进展。(本文来源于《激光生物学报》期刊2017年02期）
贾增增[4]（2016）在《基于多核处理器的星载SAR快速成像研究》一文中研究指出近年来,合成孔径雷达(SAR)朝着高分辨率、宽测绘带发展,这使得雷达数据处理数据量激增,对处理平台的综合处理性能也产生了越来越高的要求。另一方面,可移植的软件化遥感数据处理系统也成为了国内外雷达处理系统的重要发展趋势。如何去构建便于移植的高性能低功耗遥感数据处理系统成为目前需要迫切解决的任务。针对上述问题,本文完成的工作主要有以下几个方面:1)针对目前构建遥感数据处理平台处理数据量大,海量存储,算法复杂灵活多变的难点以及处理实时性要求高、应用环境复杂及系统通用性好等特点,本文通过分析比对各架构处理芯片在处理能力、存储能力、功耗、环境适应能力,IO能力等方面的优缺点以及各种操作系统在系统开发难度、应用扩展性、通用性等方面的特点,选取了“Power PC架构嵌入式处理器+Linux嵌入式系统”的技术途径进行星载SAR遥感数据处理系统的搭建;2)基于上述选择的技术途径进行了遥感数据处理系统的搭建。主要工作包括:(1)研究多核处理器硬件组成,进行嵌入式遥感数据处理系统搭建及交叉编译环境搭建;(2)研究应用层的开发与配置,软件多核多线程运行方法、软件层次划分等;(3)验证处理系统稳定性及加速模块的处理速率;3)以星载SAR成像CS算法为例验证Power PC多核处理器平台的运行效率。论文通过分析CS算法流程特点及运算耗时步骤,研究其复杂度及可并行度,设计多核多线程软件优化方案,最后在多核处理器硬件平台上进行实现。验证结果表明,本技术途径在遥感数据处理效率上有较好的效果。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-06-01）
荆钰霏,刘锐岗[5]（2015）在《基于数字信号处理器的磁感应断层成像相位解调的初步研究》一文中研究指出在硬件端完成MIT测量数据的相位解调以期降低硬件与计算机间的数据传输负担和减少相位检测时间。通过对数字信号处理器(DSP)芯片的编程,实现正交序列相位解调算法,并分别对两路无噪声仿真信号和由任意波形发生器产生的实际信号进行相位解调。两种模拟MIT测量信号的相位解调结果与设定相位差的相关系数均超过0.998,单次鉴相耗时约为0.048 s。基于DSP的MIT相位解调方法有效可行。(本文来源于《生物医学工程研究》期刊2015年04期）
陈胤燃,罗建文[6]（2015）在《图形处理器在医学超声成像中的应用研究进展》一文中研究指出近年来提出的多种先进超声成像方法可以提供生物组织的更多信息,但极大的数据量和计算量限制了这些成像方法的实时实现。图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)凭借其高度的可并行性和强大的数值计算能力在大规模数据处理中发挥出了重要作用。因此,关于GPU在医学超声成像中的应用越来越多。本文综述了GPU在医学超声成像中的应用,包括超高速成像、弹性成像、血流成像等方面的应用研究进展。(本文来源于《中国医疗器械信息》期刊2015年11期）
何锡君,徐学伟[7]（2015）在《基于PCI-E和GPU的一种高效SAR实时成像处理器》一文中研究指出基于PCI-E总线具有高带宽数据流传输能力、GPU具有高浮点计算性能和大存储器带宽等优势,本文设计了一种基于PCI-E和GPU的高效SAR实时成像处理器,并利用该成像器对CS成像算法进行了实时实现流程的简单分析概述。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2015年11期）
吴康[8]（2015）在《基于数字光处理器技术的安全监控成像系统及其应用》一文中研究指出DLP技术催生了创新的光学解决方案,这些解决方案取代了现有的终端设备并开拓了新的市场。DLP芯片(或称数字微镜器件(DMD))是一种微镜阵列,能够用于实现高速、有效、可靠的空间光调制。使得其能超越传统投影显示技术而带来很多创新。于是,找寻到的一些新方向,即通过DLP技术实现与光线的互动,应用于尖端3D印刷、工业检测、3D扫(本文来源于《中国公共安全》期刊2015年10期）
卢军,怯新现,张天凡,李哲[9]（2015）在《成像制导中的多处理器并行及二值化算法研究》一文中研究指出导弹成像制导涉及大量图像处理和计算,一般系统实现多以高性能单或多处理器为核心。讨论了一种嵌入式多处理器系统的基本结构,利用平台特有的FSMC总线同时支持静态分割和任务级调度2种并行算法,并以此进行图像二值化算法的并行化研究。试验结果分析表明,该设计能够支持2种并行化算法,成倍减少图像处理的时间。(本文来源于《现代防御技术》期刊2015年02期）
孙建锋,孙志伟,许倩,周煜,侯培培[10]（2014）在《合成孔径激光成像雷达单柱面透镜光学处理器》一文中研究指出提出了一种用于合成孔径激光成像雷达(SAIL)的单柱面透镜光学成像处理器。核心结构为液晶空间光调制器(LCSLM)与柱面透镜,其中,液晶空间光调制器用于加载SAIL回波数据,距离向聚焦成像通过柱面透镜傅里叶变换实现,方位向聚焦成像通过自由空间菲涅尔衍射实现。基于侧视条带模式SAIL单点目标两维数据收集方程对成像过程进行了数学描述,给出了系统结构参数关系、成像分辨率、面目标成像压缩比等特征参数。进行了实验验证,并给出了对SAIL大口径验证样机所获得的回波数据的成像结果。(本文来源于《上海市红外与遥感学会第十九届学术年会论文集》期刊2014-12-04）
成像处理器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时工作、受环境影响小、作用距离远、成像精度高等优点,被广泛应用于民用设施和军用设备。随着成像精度要求日益苛刻和雷达运动轨迹越来越复杂,提出新的高效精确的雷达成像算法的需求日益迫切。本文以高轨SAR成像体制研究为背景,对SAR成像方法和基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的并行设计进行了深入研究,主要包括后向投影(Back Projection,BP)成像算法及其改进算法,也对基于任意轨迹的快速分级BP算法(Fast Factorized Back Projection)进行了探索,接着对任意轨迹的FFBP算法进行了基于GPU的方法设计,极大的提高了运算效率,解决了 FFBP算法在实际工程应用中耗时长的问题。本文的主要内容如下:1.简单介绍了并行编程的两种模式,基于多核CPU的多线程并行和基于GPU的多线程并行模式。由于GPU较CPU并行有较大优势,较详细阐述了 GPU开发平台(Compute Unified Device Architecture,CUDA),为后文对 FFBP 算法的并行设计打好基础;2.详细讨论了 SAR回波模型和SAR成像原理,包括SAR回波的具体形式,脉冲压缩的原理,SAR的二维高分辨率原理,SAR成像中最为经典和基础的成像算法——距离-多普勒算法等内容,为后文成像处理器的研究提供理论依据;3.研究了基于任意轨迹的SAR成像处理器,介绍了处理器采用的成像算法一—BP成像算法以及其改进优化算法的基本原理,并行设计与优化基于任意轨迹的FFBP算法,并最终完成了其GPU实现;4.分别用直线轨迹和曲线轨迹的SAR回波数据对基于任意轨迹的FFBP算法进行了实验,验证了算法及其并行设计的正确性;同时也对比了基于CUDA的GPU程序和基于Matlab的CPU程序处理同块数据的速度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
成像处理器论文参考文献
[1].朱珊珊,高万荣,史伟松.基于图形处理器的人体皮肤组织实时成像谱域相干光断层成像系统[J].激光与光电子学进展.2018
[2].肖力.基于GPU的任意轨迹SAR成像处理器研究[D].西安电子科技大学.2017
[3].杜竹君,高天欣,唐晓英.图形处理器在实时光学相干断层成像中的应用[J].激光生物学报.2017
[4].贾增增.基于多核处理器的星载SAR快速成像研究[D].北京理工大学.2016
[5].荆钰霏,刘锐岗.基于数字信号处理器的磁感应断层成像相位解调的初步研究[J].生物医学工程研究.2015
[6].陈胤燃,罗建文.图形处理器在医学超声成像中的应用研究进展[J].中国医疗器械信息.2015
[7].何锡君,徐学伟.基于PCI-E和GPU的一种高效SAR实时成像处理器[J].电子技术与软件工程.2015
[8].吴康.基于数字光处理器技术的安全监控成像系统及其应用[J].中国公共安全.2015
[9].卢军,怯新现,张天凡,李哲.成像制导中的多处理器并行及二值化算法研究[J].现代防御技术.2015
[10].孙建锋,孙志伟,许倩,周煜,侯培培.合成孔径激光成像雷达单柱面透镜光学处理器[C].上海市红外与遥感学会第十九届学术年会论文集.2014
论文知识图
