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为了提高光照不均图像的增强速率,提出了基于GPU平台的同态滤波并行算法.根据同态滤波算法的并行性,利用CUDA软硬件体系架构,实现了同态滤波算法向GPU上的移植.利用多幅不同分辨率图像作为测试数据,对比CPU和GPU方案的计算效率.实验结果表明,GPU实现方案大幅度提升了计算效率.
同态滤波的一种GPU提速实现方法
【摘 要】
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为了提高光照不均图像的增强速率,提出了基于GPU平台的同态滤波并行算法.根据同态滤波算法的并行性,利用CUDA软硬件体系架构,实现了同态滤波算法向GPU上的移植.利用多幅不同分辨率图像作为测试数据,对比CPU和GPU方案的计算效率.实验结果表明,GPU实现方案大幅度提升了计算效率.
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院研究生院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2011年01期
【基金项目】
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国家“八六三”计划项目（2007AA703104）
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