论文部分内容阅读
目的:为了克服传统高斯模糊方法处理速度容易受模板大小局限和图像边界处不能真实反映高斯模糊结果的缺陷,本文提出了一种基于计算统一设备架构CUDA的图像高斯径向基模糊的实现方法。方法:采用连续的高斯径向基函数对图像直接在时域进行乘积运算,使高斯模糊后图像每一像素点值(包括图像边界处的像素值)与原始图像所有像素点的值相关联。根据高斯径向基函数径向对称的特点以及CUDA单指令多线程(SIMT)的并行执行模型,并且使用合并访存、共享内存、常量内存等合适的内存优化措施,对运算的过程进行GPU并行加速。结果:对尿