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本书从图像处理的特点出发，以算法与系统实现之间的联系为主线，系统地论述了图像并行处理技术。具体内容包括图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统工程、图像处理算法与算法的并行数据结构、流水线型图像并行处理技术、基于dsp的图像并行处理技术、邻域图像并行处理机、基于mmx／sse技术与基于集群计算机技术的图像并行处理技术。本书的特点是内容新颖，系统性强，实例突出。
本书可作为高等院校图像处理专业的研究生教学用书，也可供从事图像处理技术研究、开发及应用的科技人员参考。
第1章 绪论
1．l 图像处理目前面临的挑战
1．1．l 图像处理的网络化
l．1．2 复杂问题的求解
1．1. 3 处理速度的高速化
1．2 图像并行处理技术的应用
l．2．l 图像并行处理技术在军事上的应用
1. 2. 2 图像并行处理技术在工业自动化中的应用
1．2. 3 图像并行处理技术在刑事侦查中的应用
1．3 图像并行处理技术的基础
1．3．1 图像并行处理技术的基本概念
l．3．2 处理器的并行结构
1．3. 3 并行算法
1．3．4 图像并行处理的性能指标
1．4 图像并行处理系统工程
1．4. 1 图像并行处理系统的一般设计方法
1．4．2 系统设计适应于机器的设计策略
1．4. 3 系统设计适应于算法的设计策略
习题
.第2章 图像处理的算法及其并行数据结构
2. 1 图像处理的特点
2．1．1 图像数据的特点
2. 1．2 图像处理的特性
2. 2 数据处理层算法及其数据结构
2. 2．l 点处理算法及其数据结构
2．2．2 邻城处理算法及其数据结构
2．3 信息提取层算法及其数据结构
2. 4 知识层算法及其数据结构习题
第3章 数字视频的基本技术
3．1 视频图像的数字化技术
3．1．1 同步与锁相
3．1．2 采样频率的确定
3．1．3 模数转换（a／d）
3．2 数字机频的存储技术
3．2. 1 图像帧存储体的结构
3．2. 2 图像倾存储体的管理
3．2．3 图像帧存储体的时序
3．3 数字图像的显示技术
3．4 计算机图像接口技术
3．4. 1 isa总线下的微机图像接口
3．4．2 pci总线下的微机图像接口
3．4．3 usb接口的微机图像接口
3．5 多路视频的采集与监控技术
3．5．l 多路视频的采集
3．5. 2 多路数字视频的监控技术
习题
第4章 流水线型和阵列型图借井行处理
4．1 流水线型图像处理的基本技术
4. 2 imagebox-150图像处理系统
4. 3 vicom-vme图像处理工作站、vicom-vmv机器视觉计算机
4．4 mpp位平面阵列处理机
4. 5 tj-82图像计算机
习题
第5章 基于dsp的图像并行处理
5．l 基于dsp的图像处理基本技术
5. 2 多dsp的图像并行处理
5．3 基于tms320c80的图像并行处理
5． 4 基于ims all0的图像并行处理
习题
第6章 邻城图像并行处理机
6．l 邻域图像并行处理机的基本原理与系统结构
6. 2 邻域图像帧存储体
6．2. 1 邹城图像帧存储体的存储结构
6. 2．2 邻域图像帧存储体的寻址
6．2. 3 邻城图像帧存储体的数据排序
6. 2．4 邻域图像帧存储体的实现
6. 3 邻域图像并行处理器
6．3. 1 邻域图像并行处理机的流水线结构
6. 3．2 邹城图像并行处理机的多处理器连接
6．4 nip l、nip2邻域图像并行处理机
习题
第7章 基于计算机的图像井行处理
7．1 计算机图像处理的软硬件环境
7. 2 并行计算机系统
7. 2．l 向量处理机
7. 2．2 对称多处理机（smp）
7. 2. 3 大规模并行处理系统（ mpp）
7．2. 4 集群计算机系统
7. 3 基于mmx／sse技术的图像并行处理
7. 3．1 mmx技术核心
7. 3．2 sse技术核心
7. 3．3 基于mmx/sse技术的图像并行处理
7．4 基于集群计算机系统的同像并行处理技术
7. 4. 1 人像识别系统的系统结构
7．4．2 发包式集群计算机工作模式
7. 4. 3 分库式集群计算机工作模式
习题
参考文献
图像并行处理技术是图像处理中的一个重要方面，是提高图像处理速度最有效的技术。通过多年的发展，图像并行处理技术也确立了它在图像处理中的地位。
人面像识别系统、指纹识别系统，由于数据量大而面临识别查询速度的压力。识别率高且识别查询速度快的系统是最具有竞争力的，那种片面追求识别率而忽略识别查询速度的做法，在应用中有可能丧失已取得的高识别率的优势。许多属于“时过境迁”的实时应用，如在线缺陷检测，如果处理速度达木到任务的实时要求，再好的缺陷检测算法也不能付诸实施。可见，处理速度的重要性是不言而喻的。
目前，图像处理已经发展成为一门应用广泛、内容丰富的综合性学科。这种发展主要依赖于两个性质不同但又自成体系的研究领域，即算法与系统实现，也就是我们常说的软件与硬件。当然，这两个领域是有联系的。未来的图像处理，特别是在高度并行的图像处理方面的进展，将更加依赖于算法与系统实现的紧密联系。这种紧密联系就是软硬件的紧密结合，它不仅有助于解决实际应用中的难题，而且将使图像处理的速度达到一个新的高度。
当今，图像处理领域中有很多热门课题，不管是人工智能还是智能人工，在一些公认的攀登课题中，许多学者仍在努力探索。图像压缩至今仍是一个热点，网络热潮仍在进一步发展。在图像界，常听到这样一些议论：现在有点“偏软怕硬”，基金申请中硬件题目偏少等等。我们无法去划分软硬件的比例，也无力去探讨一些现象的成因，但我们看到了从事硬件工作的艰辛，也看到了在图像处理系统的应用中软硬件密切结合的显著成果。
图像并行处理技术在实际应用中所发挥的作用是十分明显的，在处理速度上所获得的加速比是令人振奋的，它将产生很大的经济效益和社会效益。
应该指出，正是许多实际问题刺激着图像并行处理技术的发展，然而当前的图像并行处理技术还难以满足许多实际问题中的应用需求。我们认为，对图像并行处理技术的研究确实是一门重要的基础研究，需要投入更多的人力、物力。
鉴于对图像并行处理技术重要性的认识，笔者为清华大学电子工程系信号与信息处理学科的研究生开设了这一课程，并撰写了这部著作。
全书共分为7章，第1章主要介绍图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统的设计、图像处理系统的3种系统结构；第2章主要讲解图像处理的特点、算法以及算法的并行数据结构；第3章介绍数字视频的基本技术，并着重介绍图像并行采集技术和多路现频监控技术；第4章主要介绍流水线型图像并行处理技术；第5章介绍基于dsp的图像并行处理技术，并着重介绍基于tms320c80的图像并行处理技术；第6章介绍邻域图像并行处理机，并着重论述了邻域存储结构；第7章重点介绍基于mmx／sse技术与基于集群计算机技术的图像并行处理技术。全书围绕算法与系统实现相结合这一主线，对图像并行处理技术进行了较全面的论述。
本书中的一些实例取材于笔者主持研制成功的人像组合、人像识别、模糊图像复原及邻域图像并行处理机等系统，这些系统在国内产生了一定的影响并得到了较为广泛的应用。上述科研成果是清华大学电子工程系一些老师、学生共同努力取得的。借此机会，我要感谢吴佑寿院士对我们科研工作的指导和帮助，感谢林行刚教授、吴国威教授的帮助，感谢其他一起合作的师生们和合作单位的大力支持。
本书的内容涉及面较宽、较新，鉴于笔者的水平有限，不妥之处望读者批评指正。
作者
2001年6月于清华园
本书从图像处理的特点出发，以算法与系统实现之间的联系为主线，系统地论述了图像并行处理技术。具体内容包括图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统工程、图像处理算法与算法的并行数据结构、流水线型图像并行处理技术、基于dsp的图像并行处理技术、邻域图像并行处理机、基于mmx／sse技术与基于集群计算机技术的图像并行处理技术。本书的特点是内容新颖，系统性强，实例突出。
本书可作为高等院校图像处理专业的研究生教学用书，也可供从事图像处理技术研究、开发及应用的科技人员参考。
第1章 绪论
1．l 图像处理目前面临的挑战
1．1．l 图像处理的网络化
l．1．2 复杂问题的求解
1．1. 3 处理速度的高速化
1．2 图像并行处理技术的应用
l．2．l 图像并行处理技术在军事上的应用
1. 2. 2 图像并行处理技术在工业自动化中的应用
1．2. 3 图像并行处理技术在刑事侦查中的应用
1．3 图像并行处理技术的基础
1．3．1 图像并行处理技术的基本概念
l．3．2 处理器的并行结构
1．3. 3 并行算法
1．3．4 图像并行处理的性能指标
1．4 图像并行处理系统工程
1．4. 1 图像并行处理系统的一般设计方法
1．4．2 系统设计适应于机器的设计策略
1．4. 3 系统设计适应于算法的设计策略
习题
.第2章 图像处理的算法及其并行数据结构
2. 1 图像处理的特点
2．1．1 图像数据的特点
2. 1．2 图像处理的特性
2. 2 数据处理层算法及其数据结构
2. 2．l 点处理算法及其数据结构
2．2．2 邻城处理算法及其数据结构
2．3 信息提取层算法及其数据结构
2. 4 知识层算法及其数据结构习题
第3章 数字视频的基本技术
3．1 视频图像的数字化技术
3．1．1 同步与锁相
3．1．2 采样频率的确定
3．1．3 模数转换（a／d）
3．2 数字机频的存储技术
3．2. 1 图像帧存储体的结构
3．2. 2 图像倾存储体的管理
3．2．3 图像帧存储体的时序
3．3 数字图像的显示技术
3．4 计算机图像接口技术
3．4. 1 isa总线下的微机图像接口
3．4．2 pci总线下的微机图像接口
3．4．3 usb接口的微机图像接口
3．5 多路视频的采集与监控技术
3．5．l 多路视频的采集
3．5. 2 多路数字视频的监控技术
习题
第4章 流水线型和阵列型图借井行处理
4．1 流水线型图像处理的基本技术
4. 2 imagebox-150图像处理系统
4. 3 vicom-vme图像处理工作站、vicom-vmv机器视觉计算机
4．4 mpp位平面阵列处理机
4. 5 tj-82图像计算机
习题
第5章 基于dsp的图像并行处理
5．l 基于dsp的图像处理基本技术
5. 2 多dsp的图像并行处理
5．3 基于tms320c80的图像并行处理
5． 4 基于ims all0的图像并行处理
习题
第6章 邻城图像并行处理机
6．l 邻域图像并行处理机的基本原理与系统结构
6. 2 邻域图像帧存储体
6．2. 1 邹城图像帧存储体的存储结构
6. 2．2 邻域图像帧存储体的寻址
6．2. 3 邻城图像帧存储体的数据排序
6. 2．4 邻域图像帧存储体的实现
6. 3 邻域图像并行处理器
6．3. 1 邻域图像并行处理机的流水线结构
6. 3．2 邹城图像并行处理机的多处理器连接
6．4 nip l、nip2邻域图像并行处理机
习题
第7章 基于计算机的图像井行处理
7．1 计算机图像处理的软硬件环境
7. 2 并行计算机系统
7. 2．l 向量处理机
7. 2．2 对称多处理机（smp）
7. 2. 3 大规模并行处理系统（ mpp）
7．2. 4 集群计算机系统
7. 3 基于mmx／sse技术的图像并行处理
7. 3．1 mmx技术核心
7. 3．2 sse技术核心
7. 3．3 基于mmx/sse技术的图像并行处理
7．4 基于集群计算机系统的同像并行处理技术
7. 4. 1 人像识别系统的系统结构
7．4．2 发包式集群计算机工作模式
7. 4. 3 分库式集群计算机工作模式
习题
参考文献
图像并行处理技术是图像处理中的一个重要方面，是提高图像处理速度最有效的技术。通过多年的发展，图像并行处理技术也确立了它在图像处理中的地位。
人面像识别系统、指纹识别系统，由于数据量大而面临识别查询速度的压力。识别率高且识别查询速度快的系统是最具有竞争力的，那种片面追求识别率而忽略识别查询速度的做法，在应用中有可能丧失已取得的高识别率的优势。许多属于“时过境迁”的实时应用，如在线缺陷检测，如果处理速度达木到任务的实时要求，再好的缺陷检测算法也不能付诸实施。可见，处理速度的重要性是不言而喻的。
目前，图像处理已经发展成为一门应用广泛、内容丰富的综合性学科。这种发展主要依赖于两个性质不同但又自成体系的研究领域，即算法与系统实现，也就是我们常说的软件与硬件。当然，这两个领域是有联系的。未来的图像处理，特别是在高度并行的图像处理方面的进展，将更加依赖于算法与系统实现的紧密联系。这种紧密联系就是软硬件的紧密结合，它不仅有助于解决实际应用中的难题，而且将使图像处理的速度达到一个新的高度。
当今，图像处理领域中有很多热门课题，不管是人工智能还是智能人工，在一些公认的攀登课题中，许多学者仍在努力探索。图像压缩至今仍是一个热点，网络热潮仍在进一步发展。在图像界，常听到这样一些议论：现在有点“偏软怕硬”，基金申请中硬件题目偏少等等。我们无法去划分软硬件的比例，也无力去探讨一些现象的成因，但我们看到了从事硬件工作的艰辛，也看到了在图像处理系统的应用中软硬件密切结合的显著成果。
图像并行处理技术在实际应用中所发挥的作用是十分明显的，在处理速度上所获得的加速比是令人振奋的，它将产生很大的经济效益和社会效益。
应该指出，正是许多实际问题刺激着图像并行处理技术的发展，然而当前的图像并行处理技术还难以满足许多实际问题中的应用需求。我们认为，对图像并行处理技术的研究确实是一门重要的基础研究，需要投入更多的人力、物力。
鉴于对图像并行处理技术重要性的认识，笔者为清华大学电子工程系信号与信息处理学科的研究生开设了这一课程，并撰写了这部著作。
全书共分为7章，第1章主要介绍图像并行处理技术的基本概念、图像并行处理系统的设计、图像处理系统的3种系统结构；第2章主要讲解图像处理的特点、算法以及算法的并行数据结构；第3章介绍数字视频的基本技术，并着重介绍图像并行采集技术和多路现频监控技术；第4章主要介绍流水线型图像并行处理技术；第5章介绍基于dsp的图像并行处理技术，并着重介绍基于tms320c80的图像并行处理技术；第6章介绍邻域图像并行处理机，并着重论述了邻域存储结构；第7章重点介绍基于mmx／sse技术与基于集群计算机技术的图像并行处理技术。全书围绕算法与系统实现相结合这一主线，对图像并行处理技术进行了较全面的论述。
本书中的一些实例取材于笔者主持研制成功的人像组合、人像识别、模糊图像复原及邻域图像并行处理机等系统，这些系统在国内产生了一定的影响并得到了较为广泛的应用。上述科研成果是清华大学电子工程系一些老师、学生共同努力取得的。借此机会，我要感谢吴佑寿院士对我们科研工作的指导和帮助，感谢林行刚教授、吴国威教授的帮助，感谢其他一起合作的师生们和合作单位的大力支持。
本书的内容涉及面较宽、较新，鉴于笔者的水平有限，不妥之处望读者批评指正。
作者
2001年6月于清华园
