图像处理在生物医学、石油、天然气、环境科学以及模式识别等领域有广泛的应用。图像网格则是基于中国教育与科研网格ChinaGrid，直接利用其广域的大规模计算资源和软件资源充分实现网格互操作特性，以安全、透明的方式为用户提供图像处理相关服务的应用平台。该网格平台面向广大用户提供不同图像应用的公共计算软件服务和特有软件服务，开展的应用建设包括数字化虚拟人应用的网格计算，基于网格环境的遥感图像处理和网格环境下的医学图像诊断等。

进展

图像处理网格项目组主要由华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室（CGCL）（整个应用平台的研发和维护）、水电与数字化工程中心（数字化虚拟人应用）、国防科技大学计算机学院（遥感图像处理应用）和中山大学（医学图像诊断应用）四家合作单位组成，网格上的各类高性能计算资源也由各单位提供，主要包括蓝惠高性能计算集群、5000亿次超级计算机集群、以及银河超级计算机、中山大学信息与网络中心集群等计算结点。

项目采取各合作单位先独立研发后合作联调的方式，从2003年10月申报至今已经有条不紊地运行了一年半。2003年12月，图像处理网格项目的早期研究成果在第二届网格与协同计算国际学术会议（GCC2003）成功展示。2004年4月23日，华中科技大学与国防科技大学、中山大学召开了ChinaGrid图像处理网格第一次工作会议，成立了图像处理网格专家委员会和研发协调小组方便相互间的交流和协作。2004年8月1日，图像网格项目在中国教育科研网格ChinaGrid专家组的第七次会议上介绍了研发工作的进展情况。目前项目已进入合作开发、共同联调，实现多个超级计算机结点的互联和图像处理应用的网格化阶段。

图像处理网格平台

华中科技大学CGCL承担的图像处理网格的平台建设在前期应用调研和平台特性研究基础上，以ChinaGrid公共平台为基础设计了图像处理网格平台的总体框架和层次结构，在图像网格应用中间件一层实现图像处理的任务划分和作业调度、图像应用资源及服务的管理、配置和监视，提供对特有典型图像应用网格环境的支持，同时提出结合组件和工作流技术设计图像处理应用构件系统，解决图像应用种类繁多、需求增加、规模增大的问题，使其具有可扩展性、可重用性和支持分布式应用的特点；利用远程可视化工具解决分布式应用协同工作后图像数据的压缩、传输和远程显示问题等等。

在ChinaGrid网格公共平台还未发布的情况下，研发组自己搭建了图像处理网格实验环境，实现基本的服务管理、数据管理和状态管理等功能，并在此基础上进行应用中间件的研发：数字化虚拟人应用实现了三维轮廓构网计算程序的网格化，能对其进行单点和多点协同处理，之后进行远程三维人体显示和人体横向切片数据的浏览；遥感图像处理应用中相关的并行算法种类繁多，目前实现了水印处理、灰度变换和时域滤波等算法的网格化，用户可以通过Portal对提交自己的图片数据进行处理；制定了图像应用构件系统的编程规范，设计了应用网格程序翻译、运行引擎和服务请求代理，资源提供者可以通过该系统发布服务编程接口并系统真实服务，用户可以进行在线网格编程或通过离线网格程序提交自己的单一或复杂图像应用任务，并对各服务和任务信息进行实时监视并有效的控制作业的运行；实现了服务管理、状态管理和服务调度功能等模块功能；远程可视化部分完成了服务器端的框架设计和关键图像处理算法研究，拟实现数字化虚拟人的三维远程显示和校园漫游应用。

数字化虚拟人应用

数字化虚拟人应用子项目由华中科技大学水电与数字化工程中心负责承担。虚拟人的实现必须借助网格强大的计算能力和存储能力才具有现实意义。

从项目启动至今，取得了较好的工作成果。能对人体切片数据集进行浏览；手工提取了数字虚拟人II号切片的外轮廓数据共计8538张；提出了一种基于纹理和色彩信息的区域生长算法自动识别内部器官轮廓；根据中分辨率人体切片数据重建三维人体外形（如图1所示），并实现缩放、平移、旋转和冠状截面显示（如图2所示）等功能；在网格环境下实现了虚拟人重建计算任务的自动分配和参与计算结点的任意设置。下一步将开展三角网格数据的组织、简化、平滑，以及渲染算法的改进等工作，降低处理过程的耗时以及提供更真实、更直观的虚拟人体和界面显示效果。

遥感图像网格应用

国防科技大学计算机学院遥感图像网格应用子项目取得了以下几个方面的进展：完成了图像处理算法的网格化和服务化工作；在基于统计模型的模式识别方面，研究并实现了基于神经网络和决策树的遥感图像高精度并行监督分类算法，开展基于结构模型的模式识别算法的研究；完成了FFT和小波等几类典型的图像变换和无损、有损图像压缩并行算法；基本完成了应用于网格环境的遥感图像处理并行函数库的建设和集成工作。

此外，在高性能网格结点并行开发工具方面，重点针对本应用领域，研究了遥感图像预处理、基本处理算法、图像配准和分割等并行算法特点，特别是面向大规模分布存储并行计算机的数据划分、边界通信、进程分组、输入/输出策略等，归纳出具有共性特点的基本算法；针对遥感图像处理中常用的规则数据区域，研究了自动规则网格生成、计算域二维分解、基于MPI2.0消息传递通信库构件技术，初步建立了遥感图像处理消息传递并行开发支持原型系统YHLIB；初步研究了多任务组并行构件技术和串行程序循环下标自动转换技术。

医学图像诊断应用

医学图像诊断应用的研究单位包括中山大学、南方医科大学、广州中医药大学等。目标是利用中国教育科研网格计算平台和存储平台，创建一个大型的医学数字化“相册”，给患者、医生和医院提供更快更准确和简便的方式，以获得更加可靠和精确的各种医学图片（如：X光片、CT片、MR片、B超片等等），这一应用的实现将改变疾病的诊断方式，实现医疗资源共享。

医学影像分析与处理系统可以把各种医学影像设备如X光机、CT、B超、核磁、内窥镜、红外成像等所获取的图像进行分析和处理，医务人员根据各自的实际需要在一张原始图片的基础上，经过特定的后处理，从不同角度显示原图像中潜在的有利于诊断的特征信息。系统特点是通过医学影像的后处理，为医务人员的诊断提供有参考价值的处理信息和定量分析结果为医学专家的研究和教学提供丰富的图文资料。

该系统为开放式结构，能够兼容Photoshop等软件的插件，同时设有脚本语言，用户可以根据自己的实际需要方便地开发特殊的分析和处理功能。该系统既能够打开常规格式的图像文件（如：bmp，jpg，tif，gif，pcx，png等），又能够打开非常规格式的图像文件。系统具备常规的图像分析和处理功能：放大/缩小、对比度/灰度调节、直方图显示、灰度曲线显示、空间变换（旋转、倒像、负片、镜面映射）、阈值设定、几十种滤波器、计数、标识、伪彩色、颜色自动分离。同时具有高级图像分析和处理功能：动态图像实时播放（1－30帧/秒）、选区分析与处理、数字减影、一维或二维空间的手动/自动校准和定量分析（点、线、面积、角度、形态等）、光密度的手动/自动校准和定量分析、目标的手动/自动分割与识别、三维重构与分析等高级功能，在结果窗口自动显示定量分析结果，以文件方式保存定量分析结果。