基于CUDA的双三次B样条缩放方法

Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的CUDA（统一计算设备架构）技术使GPU通用计算（GPGPU）从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式（SIMD）下完成高性能并行计算。研究了CUDA的设计思想和编程方式,改进了基于双三次B样条曲面的图像缩放算法,使用多个线程将计算中耗时的B样条重采样部分改造成SIMD模式,并分别采用CUDA中全局存储器和共享存储器策略在CUDA上完成图像缩放的全过程。实验结果表明,基于CUDA的B样条曲面并行插值方法成功实现了硬件加速,相对于CPU上运行的B样条缩放算法,其执行效率明显提高,易于扩展,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。     

基于CUDA架构与B样条的实时锥束CT重建算法

随着X线探测板数据采集速度的快速发展,研究者开始利用C臂机采集投影数据并重建断层图像,用于手术导航或者放射治疗.但是普通PC的重建速度慢,很难匹配硬件数据采集速度,限制了其在实时临床环境中的应用.本文提出一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构的改进FDK算法,利用GPU(Graphic Porcessing Unit)显卡的并行计算能力实现了实时CT重建,并通过B样条插值提高重建图像的质量,在实时临床环境中具有很好的应用价值.