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卷积计算的数据并行实现方法
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作者 赵晓红 张发存 +1 位作者 王忠 沈绪榜 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2003年第B12期4-7,共4页
基于局部线性滤波函数的大多数图像处理操作，都可以表示成图像数据与一个权值样板的卷积。对于N×N的图像M×M(M<N)的模板，卷积算法在单处理机上用传统的方法实现需要O(N^2M^2)时间。显然它应当采用数据并行的处理方法来... 基于局部线性滤波函数的大多数图像处理操作，都可以表示成图像数据与一个权值样板的卷积。对于N×N的图像M×M(M<N)的模板，卷积算法在单处理机上用传统的方法实现需要O(N^2M^2)时间。显然它应当采用数据并行的处理方法来实现。本文较详细地讨论了卷积算法在局部寄存器个数受限与不受限情况下的两维处理元阵列的数据并行实现方法，提出了一种适用于具有有限局部寄存器的-维处理元阵列的卷积并行算法，并对算法的复杂度进行了分析。 展开更多
关键词 卷积计算 数据并行 二维处理元阵列 一维处理元阵列 局部线性滤波函数 图像处理 算法 复杂度
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