随着多核(包括未来的众核)处理器的在桌面平台上的日益普及,怎样充分开发和利用并行处理资源成为一个值得研究的课题。当前处于热点中研究中的多核编程模型是一个可行的方案。理想的程序并行化方式是由编译器程序完全自动并行化具有并行性的串行程序,但由于数据流的内在复杂性使得现有技术进步远未达到这样的效果。当前能够获得最佳并行性能的最好方式仍然是手工调优和编译器优化相结合,即由程序员最大限度的发掘串行程序的并行性,并指导编译器对进行并行化重构。此外,库的使用在并行优化方面具有重要作用。并行化可以按照不同的标准分类:从并行的粒度来分,可分为组粒度并行,和细粒度并行;从程序的并行执行方式来分,可以分为数据并行和任务并行。本文主要研究多核处理器上的粗粒度的数据并行和任务并行。图像处理是计算程度非常密集也是应用十分广泛的基本应用。图像处理库中存在着非常丰富的并行性。本文考察了一个基于C++的通用图像处理库(GIL),试图把对它的并行化建立在成熟的并行基础库TBB上,后者能够提供较为完整的并行抽象支持。实验表明,对于多类并行性的利用,GIL的性能随着多核处理器资源的利用而得到较大提高,并完整保存了原有程序库的框架与接口。