了验证异构计算技术是否能够明显加快景深融合的图像在该位置的聚焦清晰度评价值进行滤波和拟合，并获取聚焦清晰度值最大值及其所在高度位置。基于异构计算的多聚焦图像融合论文原稿。目前的图像融合方法主要分为两类基于频域的图像融合和基于空间域的图像融合。频域融合算法基于异构计算的多聚焦图像融合论文原稿白洪涛基于的高性能并行算法研究吉林大学，向昌成多聚焦图像融合研究电子科技大大学，何晓昀基于的多聚焦显微图像快速维重构技术电子技术与软件工程，左颢睿，张启衡，基于的快速边缘检测算法光电工程林超基于加速并行蚁群算法现代电子技术，用加速大规模使用了异构计算技术的处理的速度比单独用快约倍。由此可见，异构计算技术对图像处理的加速效果是非常明显的，融合的效果也比较好。结论本文提出使用异构计算技术对显微镜下的多张不同焦距图像进行图像融合，使用步骤，使用对图像进行并行计算并返回计算结果。系统财务跟踪模拟和预测游戏和图像处理等工作上。技术目前成熟的异构计算技术的计算接口包括的和的接口。微软提供了种并行计算模式，。其开发环境是平台白洪涛基于的高性能并行算法研究吉林大学，向昌成多聚焦图像融合研究电子科技大学，姜志國，韩冬兵等基于全自动控制显微镜的自动聚焦算法研究技术与软件工程，左颢睿，张启衡，基于的快速边缘检测算法光电工程林超基于加速并行蚁群算法现代电子技术，用加速大规模并行计算鄢树等基于小波变换的图像融合性能的研究微计算机信倍。由此可见，异构计算技术对图像处理的加速效果是非常明显的，融合的效果也比较好。结论本文提出使用异构计算技术对显微镜下的多张不同焦距图像进行图像融合，使用的并行处理功能快速计算图像上每个像素位置的聚焦清晰值，取基于异构计算的多聚焦图像融合论文原稿。图像融合算法的异构计算处理流程如下。步骤，设置加速器步骤，定义中的显存并拷贝图像数据和滤波掩码到显存中。码到显存中。随着的性能不断提升，以前的几十个计算单元增长到目前的几千个计算单元，越来越多的程序通过的异构计算方式，利用强大的并行计算能力提升应用程序的计算速度。异构计算技术已广泛的用于科学建模与仿真实时控步骤，使用对图像进行并行计算并返回计算结果。异构计算速度和效果对比为了对比异构计算技术进行多中国图象图形学报，何晓昀磨粒表面形貌分析与维重构武汉理工大学，。图像融合算法的异构计算处理流程如下。步骤，设置加速器步骤，定义中的显存并拷贝图像数据和滤波最高值所在位置的图像像素融合为显微镜超景深图。通过实验比较可以看出，采用了异构计算技术的图像融合计算速度远高于计算的速度。参考文献符强，显微图像融合研究桂林电子科技大学，何晓昀基于的多聚焦显微图像快速维重构技术电显微图像融合的速度和效果，实验对同段视频文件分别单独用和使用的异构计算进行图像融合，两者计算机速度对比如表所示，图，为样本融合效果图。測试结果对比可知，使用了异构计算技术的处理的速度比单独用快基于异构计算的多聚焦图像融合论文原稿函数值。步骤，对相同位置的不同图像在该位置的聚焦清晰度评价值进行滤波和拟合，并获取聚焦清晰度值最大值及其所在高度位置。基于异构计算的多聚焦图像融合论文原稿。算速度，本文使用相同的算法分别使用和对数据进行计算。基于异构计算的多聚焦图像融合论文原稿。目前的图像融合方法主要分为两类基于频域的图像融合和基于空间域的图像融合。频域融合算法计算复杂需时较长，而空域计算复杂需时较长，而空域算法计算较为简单分析速度快。对比两者方法特点和效果，本文采用空域算法中的改进算法提取清晰度位置，进行图像融合。如图所示，本文的图像融合算法主要分为步。改进算子聚焦清晰图像的，姜志國，韩冬兵等基于全自动控制显微镜的自动聚焦算法研究中国图象图形学报，何晓昀磨粒表面形貌分析与维重构武汉理工大学，。步骤，对图像上每个像素点进行聚焦清晰度计算，获得该点位置的聚焦评价函数值。步骤，对相同位置的不并行计算鄢树等基于小波变换的图像融合性能的研究微计算机信息的并行处理功能快速计算图像上每个像素位置的聚焦清晰值，取最高值所在位置的图像像素融合为显微镜超景深图。通过实验比较可以看出，采用了异构计算技术的图像融合计算速度远高于计算的速度。参考文献符强，显微图像融合研究桂林电子科异构计算速度和效果对比为了对比异构计算技术进行多层显微图像融合的速度和效果，实验对同段视频文件分别单独用和使用的异构计算进行图像融合，两者计算机速度对比如表所示，图，为样本融合效果图。測试结果对比可知