基于CUDA的4K超高清内窥镜图像处理算法研究

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作为疾病诊疗的有效手段,内窥镜可以帮助医生精确地发现病灶并进行手术治疗,具有很高的临床应用价值。随着4K时代的到来,将4K技术应用于内窥镜可以使成像更加清晰,色彩更加丰富,让治疗更加精准有效。但4K图像具有1080P的4倍数据量,实现4K视频的实时显示与处理具有很大的挑战性。本论文研发了一套基于Core-i7八代处理器,Quadro P1000 GPU的超高清内窥镜软件系统,实现了 3840*2160分辨率图像的30fps实时采集、解码、处理与显示。本文首先基于DirectShow流媒体框架捕获4K内窥镜的视频数据,并将捕获的MJPEG压缩数据经CPU/GPU的异构平台实时解码,最后将显存的RGBA数据送至OpenGL的纹理内存进行渲染显示,图像的捕获,JPEG解码,图像处理以及显示框架都经过充分的优化以最大限度的降低其延迟。其次为了实现4K实时图像处理,本文基于Sobel算子在CUDA编程框架上进行了优化实验,以设计与验证CUDA在并行化编程上的优化策略,并对轮廓增强算法从线程配置、内存访问模式以及精简运算操作等方面进行了优化加速。最后本文设计了视频去噪算法,极大的降低了随机噪声的同时仍然能保持视频30fps的显示,并提出一种无参考图像质量评价方法,利用该方法评价冻结前后的连续十帧,从中挑选质量最好的进行冻结显示。实验结果表明本文开发的4K内窥镜软件系统具有高性能,低时延,达到了预期的实际应用目标。
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