摘要: 随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术在气象学、生物学、国防科技、工程制造、模拟和预测、游戏等领域得到广泛应用。由于对大数据量、实时性要求的不断提升，因此如何快速有效的进行图像处理已经成为当今并行计算研究领域的热点。 在性能... 展开 随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术在气象学、生物学、国防科技、工程制造、模拟和预测、游戏等领域得到广泛应用。由于对大数据量、实时性要求的不断提升，因此如何快速有效的进行图像处理已经成为当今并行计算研究领域的热点。 在性能各异的并行计算平台中，微软的C++AMP加速大规模并行计算（C++Accelerated Massive Paralleism,C++AMP）技术充分利用了GPU强大计算能力，且实现了通用并行计算。该平台已逐渐成为研究人员开发并行计算软件的首选。 本文研究重点为C++AMP技术在图像并行计算中的应用。首先，对已有的并行计算理论和并行图像处理技术进行了总结，以图像直方图计算为例，介绍了C++AMP核心概念及编程模型，并对实验结果进行了分析。其次，研究了边缘检测、序列化图像处理、颜色简化等典型算法，使用C++AMP实现了异构平台下的图像并行计算。最后，通过优化计算、优化内存访问模式、性能分析等策略，充分利用加速器的计算能力，提高了图像并行处理算法的效率。以此为基础，本文进行了详细的实验，选择了不同加速器条件下的计算模式，实验结果显示C++AMP在异构计算性能上得到巨大提升。 收起