多核CPU加速的太阳图像斑点重建技术及并行计算优化

"这篇论文介绍了基于多核CPU的太阳自适应图像斑点重建技术，主要应用于地基太阳高分辨力成像。通过移植和优化MATLAB程序，开发了一个C语言程序，利用斑点干涉法和斑点掩膜法分别重建图像的傅里叶振幅和相位。该程序借助OpenMP实现并行计算，提高处理速度，减少冗余计算。在12核的Linux服务器上，1280 pixel×1280 pixel的图像重建时间缩短至31秒，加速比最高可达10.66，表现出良好的并行扩展性能。" 在地基太阳高分辨力成像领域，自适应光学系统虽然能有效补偿中心区域的像差，但还需要进一步的图像重建技术来提升全视场的衍射极限分辨率。论文中提到的斑点图像重建技术是解决这一问题的关键。具体实现中，研究者将原有的MATLAB程序转换为C语言版本，以利用C语言的执行效率优势。移植过程中，研究人员对算法进行了优化，移除了不必要的冗余计算，确保程序运行更为高效。 斑点干涉法和斑点掩膜法是该程序的核心技术。斑点干涉法主要用于重建图像的傅里叶振幅，通过分析斑点间的干涉信息，可以恢复出图像的高频细节。而斑点掩膜法则用于重建傅里叶相位，它通过特定的掩模操作来提取相位信息，帮助重建高质量的图像。 为了加速图像处理，程序利用了OpenMP（Open Multi-Processing）并行编程模型，使得不同计算核心之间可以共享内存资源，并将图像数据分块进行并行计算。这样的设计显著提高了处理速度。使用Intel ICC编译器进一步优化了代码执行效率，使得在12核的Linux服务器上，处理一张1280 pixel×1280 pixel的图像仅需31秒，相比单核运行，速度提升了约10.66倍，显示出了良好的并行计算性能和扩展性。 这项工作展示了如何通过多核CPU并行计算技术，结合专业的图像重建算法，实现对太阳高分辨力图像的快速、高效处理，对于地基天文观测和数据分析具有重要的实际应用价值。同时，该方法对于其他需要大量计算的图像处理任务也具有借鉴意义。