基于Web的分布式图像处理技术研究与系统实现

摘要

数字图像以其存储方便、保存长久、易于网络传输、信息包含量巨大等特点，在科学研究、工程应用以及现代生活中占据了重要地位。同时，随着数字图像获取技术的进步和图像应用需求的快速增加，对数字图像处理技术提出了新的、更高的要求。 一方面，获取的图像数据越来越来多，需要及时有效的处理；另一方面，应用领域的不断扩大，需要新的图像处理方法和技术，尤其是在大数据量、异地数据的共享和处理上，目前单机的、集中式的图像处理已经无法满足图像处理发展的需要；其次从图像数据和算法本身的分布性，从图像处理算法和处理技术的复杂性，都迫切需要一种分布式的处理系统，因此，采用分布式计算、网络技术等的分布式图像处理技术是解决问题的关键。本文主要研究基于Web计算模式的分布式图像处理技术。详细的阐述了与分布式图像处理相关的内容包括分布式计算理论、Web计算技术、Java高级图像处理技术等。在Web计算应用框架的指导下，结合图像处理的特点，提出了基于Web的三种图像处理体系结构。根据实际研究工作，利用JAI高级图像处理技术实现了一个基于中型模式的分布式图像处理系统WebImaging，并对客户端数据模型、图像处理功能、数据通讯和传输等关键技术进行深入探讨。最后，利用MPICH微机集群计算技术，对服务器端比较复杂的图像处理算法进行计算优化，获取实验数据。 从系统运行来看，基于Web的分布式图像处理系统具有异地处理、实时性、跨平台性、系统开放容易扩展等特点。复杂算法经过并行计算优化后，能够较好的提高计算速度，充分利用网络闲散计算资源。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1研究背景

1.2研究现状与存在问题分析

1.3研究内容

1.4论文组织

1.5小结

第二章 分布式图像处理技术的相关问题

2.1分布式计算基础

2.1.1分布式计算原理

2.1.2分布式计算范型与实现技术

2.1.3分布式计算发展趋势

2.2 Web计算技术

2.2.1 Web计算优点

2.2.2 Web计算模式

2.2.3 Web计算实现技术

2.2.4 Web计算的发展

2.3图像集群计算

2.3.1微机集群计算

2.3.2微机集群计算实现技术

2.3.3微机集群的发展

2.4 Java图像处理技术

2.4.1 Java图像处理技术演变

2.4.2 JAI高级图像处理

2.5小结

第三章 基于WEB的分布式图像处理体系结构

3.1 Web计算的应用框架

3.2基于Web的分布式图像计算体系结构

3.2.1轻量级体系结构

3.2.2中型模式体系结构

3.2.3重量级体系结构

3.3基于中型模式的Weblmaging系统结构

3.3.1应用背景与需求分析

3.3.2 Weblmaging体系结构

3.4小结

第四章 Weblmaging应用系统实现

4.1 Weblmaging系统组成

4.2客户端数据模型实现

4.3基于JAI的图像处理功能实现

4.3.1 JAI图像处理基础

4.3.2图像显示实现

4.3.3图像操作实现

4.3.4图像预处理实现

4.4数据传输实现

4.5系统安全性

4.5.1 Java安全机制

4.5.2本地文件访问安全策略

4.6小结

第五章 复杂算法的计算速度优化

5.1 MPI的集群计算

5.1.1 MPI概述

5.1.2 MPI中的消息处理机制

5.1.3 MPI中的进程通信器

5.1.4 MPI中的点对点通信

5.1.5 MPI中的聚合通信

5.2算法的集成

5.2.1 JNI本地接口

5.2.2 JNI开发过程

5.2.3算法集成实现

5.3共生矩阵分割算法并行化设计

5.4实验结果分析

5.5小结

第六章 结束与展望

6.1工作总结与创新

6.2下一阶段工作展望

参考文献

附录：核心代码

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果