32、高分辨率眼底视网膜图像的并行算法与血管分析

高分辨率眼底视网膜图像的并行算法与血管分析

在当今的图像处理和医学诊断领域，并行算法在处理三维数字对象的同调生成森林（HSF）计算以及眼底视网膜图像的血管分析中发挥着重要作用。下面我们将详细探讨这两个方面的内容。

并行算法计算HSF

为了计算三维数字对象的HSF，设计并实现了一种新的并行算法。该算法在不同类型图像上的表现十分出色。

1. 时间复杂度分析
   • 此阶段一个并行步骤的时间顺序为$O(1)$。对于大多数图像，仅需少量的并行传输迭代。只有在小部分顺序传输时，时间顺序才会偏离$O(1)$。
   • 考虑$m_1 × m_2 × m_3$个计算处理器，整个HSF计算不同步骤的时间顺序总结如下表所示（此处虽未给出具体表格，但可想象其清晰呈现各步骤时间复杂度情况）。
   • 该算法的时间复杂度近乎对数级，即使对于随机图像，线性项也小于总体素数量的$0.5\%$。
2. 实验结果
   • 合成Menger海绵图像 ：通过与代数AT模型的输出进行比较，测试并行算法的结果。对于$0/1$细胞对的第一次并行传输迭代，能得到正确结果，但$1/2$对的结果差异较大。部分海绵通过并行运输方法达到最终HSF，而部分则需约$50\%$的顺序$1/2$对传输。
   • 随机图像 ：对于小的随机图像（最大为$15 × 15 × 15$），该方法几乎完美，几乎$100\%$的测试图像能以完全并