计算机统一设备架构加速外部计算机断层图像重建

外部计算机断层成像(CT)重建主要用于重建管状物(如管道)的管壁截面图像,具有重要的实际意义。外部CT重建算法中,带子区域平均图像总变差最小的凸集投影(SA-TVM-POCS)重建数值算法可以得到高质量的CT图像,可用于管道的无损检测。但由于在实现过程中计算量较大,阻碍了其在一些时间要求较高环境中的应用。计算机统一设备架构(Computer Unified Device Architecture, CUDA)是近几年发展起来的解决高强度计算的有效工具之一,该文利用CUDA的高强度并行计算性能,提高外部CT问题SA-TVM-POCS算法的速度,从而增加该算法的应用范围;为充分利用CUDA其高强度数据级并行计算能力,该文改进了SA-TVM-POCS算法的实现过程以适应CUDA的并行计算架构。实验结果表明,该文方法可以在重建图像质量没有下降的情况下,加速比达到20倍以上;所以,利用CUDA可以加快SA-TVM-POCS算法的计算速度。     

CUDA加速工业DR图像分割*

对DR ( Digtal Radiography数字辐射成像)图像进行分割是工业DR图像处理中一项重要内容。C-V算法对DR图像分割效果较好, 但该算法计算量大, 在工业应用中达不到实时处理要求。本文结合高性价比CUDA（计算机统一设备架构）技术实现C-V算法对DR图像分割并行化,并采用共享内存技术、独立计算与合并计算结合的方法,较大地提高了C-V方法的计算效率。对实际工业DR图像分割实验结果显示,本文方法加速比可达到32到44倍,表明使用CUDA并行化C-V方法分割DR图像高效可行。