面向对象与MPI并行图像信号处理库设计与实现

"这篇论文介绍了一个基于消息传递接口（MPI）和面向对象编程的并行向量库，专为图像和信号处理设计。该库旨在解决传统并行软件开发中的效率低下、质量不可靠和可移植性差的问题。通过借鉴HPEC_SI（高性能嵌入式计算软件计划）的方法，开发团队利用MPI的消息传递机制，将一些常见的并行算法封装为类组件，创建了一个具有面向对象特性的并行向量库。这个库不仅提供了高效的向量矩阵并行运算实现，还具备易用性、可重用性、强可移植性和高效率。通过测试验证了其性能和实用性，适用于图像和信号处理应用软件的开发。" 这篇学术论文探讨了如何改进并行软件系统的开发过程。传统的方法常常面临效率低、质量问题以及在不同平台间的可移植性差等挑战。为了解决这些问题，作者们采用了开发并行库的策略，特别是针对图像和信号处理领域。他们选择了MPI作为基础，因为MPI是一种广泛接受的标准，用于在分布式内存系统中实现进程间通信。 论文的核心是构建了一个并行向量库，该库以面向对象的方式组织，这意味着它利用了类和对象的概念，使得代码更易于理解和维护。通过将常见的并行算法封装成类组件，开发人员可以方便地复用这些模块，降低了开发复杂性。这种层次型结构的设计有助于提高代码的可读性和可扩展性。 在实现过程中，他们借鉴了HPEC_SI的经验，该计划致力于提升嵌入式计算软件的性能。选择MPI作为消息传递机制，是因为它能够有效地处理分布式计算中的数据交换，特别适合于并行计算任务。利用MPI，他们能够实现高效且可靠的并行算法，尤其是在处理图像和信号的向量和矩阵操作时。 在测试和实际应用中，这个并行向量库展示了其优势，包括简单的使用接口、代码的可复用性，以及在不同硬件平台上的强大可移植性。此外，它的运行效率也得到了验证，证明了其在实际应用中的价值。论文的关键点在于提供了一个工具，使得应用软件开发人员可以更轻松地构建高性能的并行图像和信号处理应用程序，而无需深入底层的并行计算细节。 这篇论文的研究成果为并行软件开发提供了一种新的方法，特别是在图像和信号处理领域，通过结合面向对象的编程范式和MPI，实现了更高效、更灵活的并行算法实现，有利于推动相关领域的技术进步。