• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《计算机科学与探索》 >面向GPU的直方图统计图像增强并行算法

面向GPU的直方图统计图像增强并行算法

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

直方图统计在图像增强和目标检测等领域有着重要的应用。然而,随着图像规模不断增大、实时性要求越来越高,直方图统计局部增强算法的处理过程较慢,达不到预期满意的速度。针对这一不足,在图形处理器(GPU)平台上实现了直方图统计图像增强算法的并行处理,提升了处理大幅面数字图像的处理速度。首先,通过充分利用统一计算设备架构(CUDA)活动线程块和活动线程来并行处理不同的子图像块和像素点,提升了数据访问的效率。然后,采用内核配置参数优化和数据并行计算技术,实现了直方图统计图像增强算法在GPU平台上的并行化。最后,采用主机端和设备端间高效的数据传输模式,进一步缩短了系统在异构计算平台上的执行时间。研究表明,对于像幅大小不同的图像,图像直方图统计并行算法的处理速度相比CPU串行算法均有两个数量级的提高,处理一幅像幅大小为3241×3685的图像需要787.11 ms,并行算法的处理速度提高了261.35倍,为实现实时大规模图像处理奠定了良好基础。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号