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面向GPU的直方图统计图像增强并行算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
直方图统计;局部增强;局部均值;图形处理器(GPU);统一计算设备架构(CUDA);并行算法
中图分类号：
作者姓名：
肖汉;孙陆鹏;李彩林;周清雷
作者机构：
郑州师范学院 信息科学与技术学院,郑州 450044;郑州大学 计算机与人工智能学院,郑州 450001;山东理工大学 建筑工程学院,山东 淄博 255000
文献出处：
引用格式：
[1]肖汉;孙陆鹏;李彩林;周清雷-.面向GPU的直方图统计图像增强并行算法)[J].计算机科学与探索,2022(10):2273-2285
A类：
B类：
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AB值：
0.351943
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