1. 研究目的与意义
随着近年来科学技术的飞速发展，计算机硬件性能得到了大幅度的增强。
不像以往电脑的单核处理器，如今的电脑cpu一般都是双核，而4核，甚至8核的cpu也渐渐的融入我们的生活之中。
如果还是按照传统的单核心编程，将难以利用电脑多核心处理的优势。
2. 课题关键问题和重难点
本文设计内容为利用openmp来优化图像处理算法，将大量的串行代码片段改为可并行计算的代码。
其关键问题主要如下：1.哪些串行语句需要优化。
这些串行语句是否符合某些特征，如进行了大量的for循环，同一段代码占据了cpu的很多执行时间。
3. 国内外研究现状（文献综述）
1.OpenMP的相关介绍OpenMP是一个跨平台的多线程实现，主线程(顺序的执行指令)生成一系列的子线程，并将任务划分给这些子线程进行执行。
这些子线程并行的运行，由运行时环境将线程分配给不同的处理器。
要进行并行执行的代码片段需要进行相应的标记，用预编译指令使得在代码片段被执行前生成线程，每个线程会分配一个id，可以通过函数(called omp_get_thread_num())来获得该值，该值是一个整数，主线程的id为0。
4. 研究方案
本设计方案的要求：利用OpenMP的并行能力对已有的若干基于OpenCV的图像处理算法进行优化，同时给出优化前后的对比实验结果，并对实验结果做出分析，得出算法实现效率的影响因素。
导师已经给出相关的图像的若干算法，其中包含不少串行的大量执行语句。
OpenMP拥有很强的编译指导并行计算的能力。
5. 工作计划
2022.1.1 -2022.1.3 查阅相关参考资料，完成对课题的初步认识2022.2.1 -2022.2.15 详细阅读参考资料，完成翻译内容2022.2.16-2022.3.15 进行课题方案设计，完成开题报告2022.3.15-2022.3.31 初步对图像算法程序进行优化2022.4.1 -2022.4.20 完善图像算法程序优化。
针对优化后的代码，着手编写相关测试程序测试。
2022.4.21-2022.4.30 整理优化后的代码，完成程序使用文档，结束该阶段的程序编写。
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