CUDA并行技术与数字图像几何变换

CUDA是GPU通过并发执行多个线程以实现大规模快速并行计算能力的技术,它能使对GPU编程变得更容易。介绍了CUDA基本特性及主要编程模型,在此基础上,提出并实现了基于NVIDIA CUDA技术的图像快速几何变换。采用位置偏移增量代替原变换算法中大量乘法运算,并把CUDA技术的快速并行计算能力应用到数字图像几何变换中,解决了基于CPU的传统图像几何变换运算效率低下的问题。实验结果证明使用CUDA技术,随着处理图像尺寸的增加,对数字图像几何变换处理效率最高能够提高到近100倍。     

GPU加速的二值图连通域标记并行算法

结合NVIDIA公司统一计算设备架构(CUDA)下的图形处理器(GPU)并行结构和硬件特点,提出了一种新的二值图像连通域标记并行算法,高速有效地标识出了二值图的连通域位置及大小,大幅缩减了标记时间耗费。该算法通过搜索邻域内最小标号值的像素点对连通域进行标记,各像素点处理顺序不分先后并且不相互依赖,因此可以并行执行。算法效率不受连通域形状及数量的影响,具有很好的鲁棒性。实验结果表明,该并行算法充分发挥了GPU并行处理能力,在处理高分辨率与多连通域图像时效率为一般CPU标记算法的300倍,比OpenCV的优化函数(CPU)效率高近17倍。