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Retinex图像增强在GPU平台上的实现

文献类型:期刊论文

作者王浩; 王含宇; 杨名宇; 许永森
刊名地球信息科学学报
出版日期2019
卷号21期号:04页码:623-629
关键词GPU 图像增强 Retinex算法 并行计算 无人机
英文摘要伴随着无人机时代的到来,对海量数据处理的实时性要求越来越高。本文在GPU(Graphic Processing Unit)平台上实现了Retinex图像增强算法的并行处理,提升了Retinex图像增强算法处理高分辨率数字图像的处理速度。首先,通过数据合并访问和内存数据交互技术实现了数据的快速访问,缩短了数据在不同种类内存间的传输时间,提升了数据访问的效率;然后,采用内核指令优化和数据并行计算技术,实现了Retinex图像增强算法在GPU平台上的多核程序设计;最后,采用主机端和设备端的异步执行模式,在数据传输的同时进行内核数据的并行计算,通过任务级的并行进一步缩短了算法在GPU平台上的执行时间。研究表明,对于不同分辨率的图像,Retinex图像增强算法的处理速度相比于CPU平台均有数十倍的提高,如处理一帧分辨率为2048像元×2048像元的图像仅需要38.04 ms,算法的处理速度较CPU提高了40倍。
源URL[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63697]  
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
王浩,王含宇,杨名宇,等. Retinex图像增强在GPU平台上的实现[J]. 地球信息科学学报,2019,21(04):623-629.
APA 王浩,王含宇,杨名宇,&许永森.(2019).Retinex图像增强在GPU平台上的实现.地球信息科学学报,21(04),623-629.
MLA 王浩,et al."Retinex图像增强在GPU平台上的实现".地球信息科学学报 21.04(2019):623-629.

入库方式: OAI收割

来源:长春光学精密机械与物理研究所

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