【摘 要】
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为提高多尺度Retinex算法的实时性,本文提出了基于GPU的多尺度Retinex图像增强算法,通过对算法进行数据分析和并行性挖掘,将高斯滤波、卷积和对数差分等计算量非常耗时的模块
【基金项目】
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山东省科学院青年科学基金(2014QN032)
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为提高多尺度Retinex算法的实时性,本文提出了基于GPU的多尺度Retinex图像增强算法,通过对算法进行数据分析和并行性挖掘,将高斯滤波、卷积和对数差分等计算量非常耗时的模块放到GPU中,利用大规模并行线程处理来提高效率。在GeForce GTX 480和CUDA 5.5中进行实验,结果表明该算法能显著提高计算速度,且随着图像分辨率的增加,最大加速比达160倍。
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